第一章

1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)：研究數(shù)據(jù)的搜集、整理與分析的科學(xué)，面對(duì)不確定性數(shù)據(jù)作出科學(xué)的推斷。因而統(tǒng)計(jì)學(xué)是認(rèn)識(shí)世界的重要手段。

2. 食品試驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析：數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理與方法在食品科學(xué)研究中的應(yīng)用，是一門(mén)應(yīng)用數(shù)學(xué)。

3. 食品試驗(yàn)科學(xué)的特點(diǎn)：1.食品原料的廣泛性 2.生產(chǎn)工藝的多樣性 3.質(zhì)量控制的重要性 4.不同學(xué)科的綜合性

4. 統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展概貌：古典記錄統(tǒng)計(jì)學(xué)、近代描述統(tǒng)計(jì)學(xué)、現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)。

第二章

5. 總體：根據(jù)研究目的確定的研究對(duì)象的全體。

6. 個(gè)體：總體中一個(gè)獨(dú)立的研究單位。

7. 樣本：根據(jù)一定方法從總體中抽取部分個(gè)體組成的集合。

8. 樣本含量n（樣本容量）：即樣本中個(gè)體的數(shù)目。（n≤30的樣本叫小樣本，n≥30的樣本叫大樣本）

9. 隨機(jī)樣本：總體中的每一個(gè)個(gè)體都有同等機(jī)會(huì)被抽取組成樣本。

10. 參數(shù)：由總體計(jì)算的特征數(shù)。

11. 統(tǒng)計(jì)量：由樣本計(jì)算的特征數(shù)。

12. 參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系：由相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量來(lái)估計(jì)參數(shù)，如樣本平均數(shù)估計(jì)總體平均數(shù)，樣本標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)總體標(biāo)準(zhǔn)差。

13. 準(zhǔn)確性（準(zhǔn)確度）：在調(diào)查或試驗(yàn)中某一實(shí)驗(yàn)指標(biāo)或性狀的觀測(cè)值與真實(shí)值接近的程度。（觀測(cè)值與真實(shí)值之間）

14. 精確性（精確度）：在調(diào)查或試驗(yàn)中同一實(shí)驗(yàn)指標(biāo)或性狀的重復(fù)觀測(cè)值彼此接近的程度。（觀測(cè)值與觀測(cè)值之間）

15. 試樣中的誤差:隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差。

16. 隨機(jī)誤差（抽樣誤差）：由許多無(wú)法控制的內(nèi)在和外在偶然因素所造成的誤差，不可避免和消除，影響試驗(yàn)的精確性。

17. 系統(tǒng)誤差（片面誤差）：由于試驗(yàn)對(duì)象相差較大，測(cè)量的儀器不準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)試劑未經(jīng)校正所引起，可以通過(guò)改進(jìn)方法、正確試驗(yàn)設(shè)計(jì)來(lái)避免、消除，影響試驗(yàn)準(zhǔn)確性。

18. 資料的分類：連續(xù)性資料：對(duì)每個(gè)觀測(cè)值單位使用儀器或試劑等量測(cè)手段來(lái)測(cè)定其某項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值大小而得到 的資料。

間斷性資料：用計(jì)數(shù)方式得到的數(shù)據(jù)資料。

分類資料：可自然或人為地分為兩個(gè)或多個(gè)不同類別的資料。

等級(jí)資料：將觀察單位按所考察的性狀或指標(biāo)的等級(jí)順序分組，然后清點(diǎn)各組觀察單位的次數(shù)而得的資料。

19. 連續(xù)性資料的整理：采用組距式分組

1.求全距 2.確定組數(shù) 3.求組距 4.確定組限和組中值（最小值為下限，最大值為上限。第一組的組中值以接近于或等于資料中最小值為好。）5.制作次數(shù)分布表

20. 統(tǒng)計(jì)表的繪制原則：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，層次分明，內(nèi)容安排合理，重點(diǎn)突出，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，便于理解和分析

21. 統(tǒng)計(jì)表種類：簡(jiǎn)單表，復(fù)合表

22. 統(tǒng)計(jì)圖：用圖形將統(tǒng)計(jì)資料形象化。長(zhǎng)條圖、圓圖、線圖、直方圖、折線圖。

23. 平均數(shù)`X：指出資料中數(shù)據(jù)集中較多的中心位置，描述資料的集中性。反應(yīng)了總體分布的集中趨勢(shì)。

24. 平均數(shù)的種類：算術(shù)平均數(shù)、中數(shù)、眾數(shù)、幾何平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)。

25. 算數(shù)平均數(shù)計(jì)算方法：直接法、加權(quán)法

26. 算數(shù)平均數(shù)的特性：離均差為0，離均差平方和最小。

27. 離均差：每個(gè)觀測(cè)值均有一個(gè)偏離平均數(shù)的度量指標(biāo)。算術(shù)平均數(shù)的離均差之和為零。

28. 離均差平方和：各個(gè)離均差平方后相加。

29. 方差（MS）：也稱均方，各數(shù)據(jù)與平均數(shù)的差的平方和與自由度的比。樣本方差用S2表示。（無(wú)單位）

30. 自由度df：樣本內(nèi)獨(dú)立而能自由變動(dòng)的離均差個(gè)數(shù)。

31. 標(biāo)準(zhǔn)差：樣本方差的算術(shù)平方根。（有單位，與觀測(cè)值單位相同）

32. 標(biāo)準(zhǔn)差的特性： 1.標(biāo)準(zhǔn)差的大小受每個(gè)觀測(cè)值的影響，若數(shù)值之間變異大，其離均差亦大，標(biāo)準(zhǔn)差必然大。

33.

2.各觀測(cè)值加或減同一常數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差的值不變。

3.每個(gè)觀測(cè)值乘以或除以一個(gè)不等于0的常數(shù)A時(shí)，所得標(biāo)準(zhǔn)差是原標(biāo)準(zhǔn)差的A倍或1/A。

34. 樣本標(biāo)準(zhǔn)差：EXCEL用STDEV函數(shù)計(jì)算。

35. 變異系數(shù)CV：標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于平均數(shù)的百分?jǐn)?shù)。反映了總體的可比程度。

CV=

36. 變異系數(shù)的作用：當(dāng)資料所帶的單位不同或單位雖然相同而平均數(shù)相差較大時(shí)，不能直接用標(biāo)準(zhǔn)差比較各個(gè)樣本資料的變異程度大小。消除了不同單位和平均數(shù)的影響。

第三章

37. 伯努利試驗(yàn)：只有兩種實(shí)驗(yàn)結(jié)果的隨機(jī)試驗(yàn)。

38. N重伯努利試驗(yàn)：伯努利試驗(yàn)在完全相同的實(shí)驗(yàn)條件下獨(dú)立的重復(fù)n次，并作為一個(gè)隨機(jī)試驗(yàn)。

39. 二項(xiàng)分布x~B（n，p）：離散型隨機(jī)變量分布。

P(x=k)=

(k=0,1,2,3…,n)

40. 二項(xiàng)分布的特征

1.Pn（K）≥0 2.（p+q）n=1 3.在一定范圍內(nèi)的總概率P等于被包含的幾個(gè)概率之和。

4.當(dāng)p值較小且n不大時(shí)，分布是偏倚的。隨著n的增大，分布逐漸趨于對(duì)稱。

5.當(dāng)p值趨于0.5時(shí)，分布趨于對(duì)稱。

41. 二項(xiàng)分布的應(yīng)用條件：

（1）試驗(yàn)結(jié)果為兩大類或兩種可能的結(jié)果。

（2）每次試驗(yàn)的條件不變，每次試驗(yàn)A的發(fā)生概率均為π。

（3）各次試驗(yàn)獨(dú)立，每個(gè)觀察單位的觀察結(jié)果不會(huì)影響到其他觀察單位的結(jié)果。

42. 二項(xiàng)分布的平均數(shù)：m=np

43. 二項(xiàng)分布的方差：s2=npq

44. 泊松分布x~P（l）：可以用來(lái)描述和分析隨機(jī)地發(fā)生在單位空間或時(shí)間里的稀有事件的分布。（即小概率事件分布，意外事故、自然災(zāi)害都近似服從）

P(x=k)=

45. 泊松分布特點(diǎn)：離散型隨機(jī)變量概率分布，均值與方差相等。μ=σ2=λ。

46. 泊松分布的應(yīng)用條件：

1. 隨機(jī)地發(fā)生在單位時(shí)間或空間里的稀有事件的概念分布。

2. 在二項(xiàng)分布中，n很大，p很小時(shí)。

3. 事件不隨機(jī)時(shí)，不能用泊松分布。

47. 正態(tài)分布x~N(m,s2)：連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布。

48. 正態(tài)分布的特點(diǎn)：

1. 正態(tài)分布曲線是以均數(shù)m為中心左右對(duì)稱的單峰懸鐘形曲線。在平均數(shù)的左右兩側(cè)，只要（x-m）絕對(duì)值相等，f（x）值就相等。

2. f（x）在x=m處達(dá)到最大值，且f(m)=1/(σ

)

3. f（x）是非負(fù)函數(shù)，以橫軸為漸近線，分布從-∞到+∞，且曲線在m±σ處各有一個(gè)拐點(diǎn)。

4. m是位置參數(shù)，σ2是形狀參數(shù)。

5. 正態(tài)分布的次數(shù)多數(shù)集中于平均數(shù)m的附近，離均數(shù)越遠(yuǎn)，其相應(yīng)的次數(shù)越少。

6. 曲線f（x）與橫軸之間所圍成的面積等于1。

49. 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布u~N(0,1)：m=0，σ2=1的正態(tài)分布。

50. 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)離差）u：u=（x-m）/σ

51. 三種分布的關(guān)系:

1. 二項(xiàng)分布，當(dāng)n很大，np、n（1-p）接近，該分布接近于正態(tài)分布。

2. 在n?∞、p?0.5時(shí)或p＞0.1時(shí)可用二項(xiàng)分布代替正態(tài)分布。

3. 當(dāng)n?∞、p?0，且np=l（較小常數(shù)）時(shí)，用泊松分布代替二項(xiàng)分布。

4. 當(dāng)p＜0.1且n很大時(shí)，用泊松分布代替二項(xiàng)分布。

5. 泊松分布，l≥30時(shí)，用正態(tài)分布代替。

52. 抽樣分布：統(tǒng)計(jì)量的分布概率。

53. 抽樣誤差：由隨機(jī)抽樣造成的誤差。

54. 標(biāo)準(zhǔn)誤差（標(biāo)準(zhǔn)誤，均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤）：樣本平均數(shù)抽樣總體的標(biāo)準(zhǔn)差。反應(yīng)精確性的高低,s`x越大精確度越低。

s

55. t分布：在計(jì)算S`x時(shí),由于采用S來(lái)代替s，使得t變量不再服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，而是服從t分布。

t=（`x-m）/S`x

第四章

56. 統(tǒng)計(jì)推斷：根據(jù)抽樣分布規(guī)律和概率理論，由樣本結(jié)果去推斷總體特征。主要包括假設(shè)檢驗(yàn)（顯著性檢驗(yàn)）和參數(shù)估計(jì)。

57. 表面效應(yīng)：樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的差異。包含兩總體平均數(shù)的差異（處理效應(yīng)）（m-m0）和試驗(yàn)誤差`e。

`x-m0=m+`e-m0=（m-m0）+`e

58. 統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)：對(duì)研究總體提出假設(shè)，然后在此假設(shè)下構(gòu)造合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并由該統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布計(jì)算出樣本統(tǒng)計(jì)量的概率，再根據(jù)概率值的大小作出接受或否定假設(shè)的判斷。

59. 無(wú)效假設(shè)H0：通過(guò)檢驗(yàn)，可能被接受，也可能被否定。

60. 備擇假設(shè)HA：與無(wú)效假設(shè)相對(duì)應(yīng)的假設(shè)。

61. 進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的基本依據(jù)：把小概率事件在一次試驗(yàn)中看成是實(shí)際不可能發(fā)生的事件稱為小概率事件實(shí)際不可能性原理。

62. 顯著水平a：決定接受或否定H0的小概率標(biāo)準(zhǔn)。（常用顯著水平有0.05和0.01）

63. 統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)步驟：1.建立假設(shè) 2.確定顯著水平α 3.檢驗(yàn)計(jì)算 4.統(tǒng)計(jì)推斷

64. Ⅰ型錯(cuò)誤（第一類錯(cuò)誤）：指當(dāng)H0本身正確，但通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)后卻否定了它，也就是將非真實(shí)差異錯(cuò)判為真實(shí)差異。犯第一類錯(cuò)誤的概率是a。（減少Ⅰ型錯(cuò)誤，可將顯著水平定得小一點(diǎn)。）

65. Ⅱ型錯(cuò)誤（第二類錯(cuò)誤）：當(dāng)H0本身錯(cuò)誤時(shí)，通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)后卻接受了它，也即把真實(shí)差異錯(cuò)判為非真實(shí)差異。（減少Ⅱ型錯(cuò)誤，通常是通過(guò)減少均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤來(lái)減小第二類錯(cuò)誤的概率。而均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤的減小是通過(guò)精密的試驗(yàn)設(shè)計(jì)、嚴(yán)格的試驗(yàn)操作和增大樣本容量來(lái)實(shí)現(xiàn)的。由于一般來(lái)說(shuō)α大β就小，增大了犯第一類錯(cuò)誤的概率時(shí)，犯第二類錯(cuò)誤的可能性就小。反之，α小，β大。因此在實(shí)踐中可以根據(jù)試驗(yàn)?zāi)康模ㄟ^(guò)調(diào)整α的大小來(lái)控制檢驗(yàn)時(shí)犯錯(cuò)誤的概率。）

66. 兩尾檢驗(yàn)：備擇假設(shè)中，包含了μ<μ0和μ>μ0兩種情況，因而這種檢驗(yàn)有兩個(gè)否定域，分別位于樣本平均數(shù)分布曲線的兩尾。

67. 一尾檢驗(yàn)：否定域位于`x分布曲線某一尾的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)。

68. 選用兩尾檢驗(yàn)還是一尾檢驗(yàn)應(yīng)根據(jù)專業(yè)的要求在試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)確定。若事先不知道μ與μ0誰(shuí)大誰(shuí)小，為了檢驗(yàn)兩者是否有差異就用兩尾檢驗(yàn)。如果能憑借專業(yè)只是推測(cè)μ不會(huì)小于（或大于）μ0時(shí)，為了檢驗(yàn)μ是否大于（或小于）μ0應(yīng)用一尾檢驗(yàn)。

69. u檢驗(yàn)：在假設(shè)檢驗(yàn)中利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的概率計(jì)算的檢驗(yàn)方法。

70. u檢驗(yàn)使用范圍：若樣本資料總體方差已知，或樣本含量≥30時(shí)用u檢驗(yàn)。

71. 假設(shè)統(tǒng)計(jì)誤差中試驗(yàn)誤差：隨機(jī)誤差

72.

統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)中應(yīng)注意的問(wèn)題：1.試驗(yàn)要科學(xué)設(shè)計(jì)和正確實(shí)施 2.選用正確的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)方法 3.正確理解差異顯著性的統(tǒng)計(jì)意義 4.合理建設(shè)統(tǒng)計(jì)假設(shè)，正確計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

單個(gè)樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)

1) 單個(gè)樣本平均數(shù)的u檢驗(yàn)：

某罐頭廠生產(chǎn)肉類罐頭，其自動(dòng)裝罐機(jī)在正常工作時(shí)每罐凈重服從正態(tài)分布N（500，64）（單位，g）。某日隨機(jī)抽查10瓶罐頭，測(cè)其凈重見(jiàn)表。分析裝罐機(jī)當(dāng)日工作是否正常？

編號(hào)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

凈重（g）

505

512

497

493

508

515

502

495

490

510

2) 單個(gè)樣本平均數(shù)的t檢驗(yàn)：

t檢驗(yàn)：在假設(shè)檢驗(yàn)中利用t分布來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的概率計(jì)算的檢驗(yàn)方法。

兩個(gè)樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)：由兩個(gè)樣本平均數(shù)之差，去判斷這兩個(gè)樣本所在的總體平均數(shù)有無(wú)顯著差異。

一、 成組資料平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)：

1) U檢驗(yàn)

1、 如果兩個(gè)樣本資料都服從正態(tài)分布，且總體方差

和

已知。

2、 總體方差未知，但兩個(gè)樣本都是大樣本時(shí)，平均數(shù)差數(shù)的分布呈正態(tài)分布。

2)

t檢驗(yàn)

1.

如果兩個(gè)樣本資料都服從正態(tài)分布，且=時(shí)，不論是大樣本還是小樣本，都有下式服從具有自由度df=n1+n2-2的t分布：。

二、

成對(duì)資料平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)：

73. 二項(xiàng)百分率的假設(shè)檢驗(yàn)

1)

單個(gè)二項(xiàng)百分率的假設(shè)檢驗(yàn)

2) 單個(gè)二項(xiàng)百分率的假設(shè)檢驗(yàn)

第五章

74. 方差分析（變量分析）：關(guān)于觀測(cè)值變異原因的數(shù)量分析。（三個(gè)或三個(gè)以上水平的分析，小于3個(gè)用t檢驗(yàn)。）

75. 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的作用： 1.可以分析清楚試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響的大小順序，找出主要因素，抓住主要矛盾 2.可以了解試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響的規(guī)律性 3.可以了解試驗(yàn)因素之間相互影響的情況 4.可較快地找出優(yōu)化的生產(chǎn)條件或工藝條件，確定優(yōu)化方案 5.可以正確估計(jì)、預(yù)測(cè)和有效控制、降低試驗(yàn)誤差，提高試驗(yàn)精度 6.可以明確為尋找更優(yōu)生產(chǎn)或工藝條件、深入揭示事物內(nèi)在規(guī)律而進(jìn)一步研究的方向。

76. 試驗(yàn)指標(biāo)：根據(jù)研究目的而選定的用來(lái)衡量或考核試驗(yàn)效果的質(zhì)量特性。如：考察加熱對(duì)果膠酶活性的影響，果膠酶活性是試驗(yàn)指標(biāo)。（單指標(biāo)試驗(yàn)，多指標(biāo)試驗(yàn)）

77. 試驗(yàn)因素：凡對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)可能產(chǎn)生影響的原因或要素。 如：醬油質(zhì)量受原料、曲種、發(fā)酵時(shí)間等的影響，這些都是影響醬油質(zhì)量的因素。

78. 因素水平：試驗(yàn)因素所處的某種特定狀態(tài)或數(shù)量等級(jí)。 如：比較3個(gè)大豆品種蛋白質(zhì)含量高低，這3個(gè)品種就是大豆品種這個(gè)試驗(yàn)因素的三個(gè)水平

79. 試驗(yàn)處理：事先設(shè)計(jì)好的實(shí)施在實(shí)驗(yàn)單位上的一種具體措施或項(xiàng)目。 如：?jiǎn)我蛩卦囼?yàn)中，試驗(yàn)因素的一個(gè)水平就是一個(gè)處理 多因素：水平組合

80.

平方和與自由度分解：設(shè)一個(gè)試驗(yàn)共有k個(gè)處理n個(gè)重復(fù)，則該試驗(yàn)資料共有nk個(gè)觀測(cè)值，其數(shù)據(jù)分組如下：

81. F值：兩個(gè)方差之比。 F=

82. F自由度：兩個(gè)。df1= dft=k-1 df2= dfe=k（n-1）

83. F檢驗(yàn):用F值出現(xiàn)概率的大小推斷兩個(gè)方差是否相等的方法。

84. 方差分析表：

變異來(lái)源

平方和（SS）

自由度（df）

均分（MS）

F值

處理間

SSt

dft=k-1

MSt=SSt/dft

SSt/SSe

處理內(nèi)

SSe=SST-SSt

dfe=dfT-dft

MSe=SSe/dfe

總變異

SST

dfT=nk-1

85. 線性模型：被分析的變量總體中每一個(gè)變數(shù)可以按其變異的原因分解成若干個(gè)線性組成部分。

86. 單因素線性模型的數(shù)學(xué)模型可歸納為：1.效應(yīng)的可加性 2.分布的正態(tài)性 3.方差的同質(zhì)性

87. 多重比較：統(tǒng)計(jì)學(xué)中把多個(gè)平均數(shù)兩兩間的比較。（F值顯著或極顯著否定了無(wú)效假設(shè)H0，表明試驗(yàn)的總變異主要來(lái)源于處理間的變異。）（常用的有最小顯著差數(shù)法(LSD法)和最小顯著極差法(LSR法)。）

88.

最小顯著差數(shù)法(LSD法)的檢驗(yàn)程序：在處理間的F檢驗(yàn)顯著的前提下，計(jì)算出顯著水平為a的最小顯著差數(shù)LSDa；任何兩個(gè)處理平均數(shù)間的差數(shù)

，若其絕對(duì)值≥LSDa，則為在

水平上差異顯著；反之，則為在

水平上差異不顯著。這種方法又稱為保護(hù)性最小顯著差數(shù)法。LSD法實(shí)質(zhì)上是t檢驗(yàn)。

89. 最小顯著極差法(LSR法)特點(diǎn)：把相互比較的兩平均數(shù)的差數(shù)看成是平均數(shù)的極差，根據(jù)極差范圍捏所包含的處理數(shù)K（稱為秩次距）的不同而采用不同的檢驗(yàn)尺度，以克服LSD法的不足。

90. 最小顯著極差法： q檢驗(yàn)和新復(fù)極差法。

91. q檢驗(yàn)法：檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為q值。 q=R/

92. 新復(fù)極差法（鄧肯氏法，SSR）：

93. 各處理重復(fù)數(shù)相等的方差分析：

94. 兩向分組資料的方差分析

1.

兩向分組單獨(dú)觀測(cè)值試驗(yàn)資料的方差分析

95. 簡(jiǎn)單效應(yīng)：在某因素同一水平上，另一因素不同水平對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響。

96. 主效應(yīng)：由于因素水平的改變而引起的平均數(shù)的改變量。

97. 互作效應(yīng)：在多因素試驗(yàn)中，一個(gè)因素的作用要受到另一個(gè)因素的影響，表現(xiàn)為某一因素在另一因素的不同水平上所產(chǎn)生的效應(yīng)不同。

2. 兩因素等重復(fù)試驗(yàn)：

98. 兩向分組有重復(fù)資料方差分析時(shí)數(shù)據(jù)總變異原因可以分解為：A因素，B因素，A*B和誤差

99. 方差分析的基本假定：1.效應(yīng)的可加性 2.分布的正態(tài)性 3.方差的同質(zhì)性

100. 參數(shù)統(tǒng)計(jì)：限定分布的估計(jì)或檢驗(yàn)。

101. 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)：對(duì)總體分布的具體形式不必作任何限制性假定和不以總體參數(shù)具體數(shù)值估計(jì)或檢驗(yàn)為目的的推斷統(tǒng)計(jì)。

102. 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：非參數(shù)統(tǒng)計(jì)主要用于對(duì)某種判斷或假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

103. x2檢驗(yàn)

104. 適應(yīng)性檢驗(yàn)：判斷實(shí)際觀察次數(shù)屬性分配是否依循已知屬性分配理論或?qū)W說(shuō)的一種假設(shè)檢驗(yàn)方法。

105. 獨(dú)立性檢驗(yàn)：用x2檢驗(yàn)來(lái)探求兩因子間是否彼此獨(dú)立還是關(guān)聯(lián)的檢驗(yàn)。

106. 相關(guān)系數(shù)的回歸系數(shù)的符號(hào)：無(wú)法判斷

107. 線性回歸分析中的假設(shè)檢驗(yàn)：檢驗(yàn)變量x和y是否有線性相關(guān)關(guān)系。

第八章

108. 試驗(yàn)指標(biāo)：根據(jù)研究目的而選定的用來(lái)衡量或考核試驗(yàn)效果的質(zhì)量特性。（如：考察加熱對(duì)果 膠酶活性的影響，果膠酶活性是試驗(yàn)指標(biāo)）

109. 試驗(yàn)因素：凡對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)可能產(chǎn)生影響的原因或要素。（如：醬油質(zhì)量受原料、曲種、發(fā)酵時(shí) 間等的影響，這些都是影響醬油質(zhì)量的因素。）

110. 因素水平：試驗(yàn)因素所處的某種特定狀態(tài)或數(shù)量等級(jí)。（如：比較3個(gè)大豆品種蛋白質(zhì)含量高 低，這3個(gè)品種就是大豆品種這個(gè)試驗(yàn)因素的三個(gè)水平）

111. 試驗(yàn)處理：事先設(shè)計(jì)好的實(shí)施在實(shí)驗(yàn)單位上的一種具體措施或項(xiàng)目。（如：?jiǎn)我蛩卦囼?yàn)中， 試驗(yàn)因素的一個(gè)水平就是一個(gè)處理）

112. 試驗(yàn)單位：在試驗(yàn)中能接受不同實(shí)驗(yàn)處理的獨(dú)立的試驗(yàn)載體。

113. 重復(fù)：在一個(gè)試驗(yàn)中，將一個(gè)處理實(shí)施在兩個(gè)或兩個(gè)以上的試驗(yàn)單位上。

114. 處理：是指事先設(shè)計(jì)好的實(shí)施在試驗(yàn)單位上的一種具體措施。

115. 全面試驗(yàn)：試驗(yàn)中，對(duì)所選取的試驗(yàn)因素的所有水平組合全部給予實(shí)施的試驗(yàn)。

116. 部分實(shí)施（部分試驗(yàn)）：從全部試驗(yàn)處理中選取部分有代表性的處理進(jìn)行試驗(yàn)。

117. 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的三原則：重復(fù)，隨機(jī)化，局部控制

第十一章

118. 正交設(shè)計(jì)：利用正交表來(lái)安排與分析多因素試驗(yàn)的一種設(shè)計(jì)方法。

119. 正交設(shè)計(jì)的基本特點(diǎn)：用部分試驗(yàn)來(lái)代替全面試驗(yàn)，通過(guò)對(duì)部分試驗(yàn)結(jié)果的分析，了解全面試驗(yàn)的情況。

120.

正交表

： L表示正交表，n表示試驗(yàn)點(diǎn)數(shù)，即正交表行數(shù)，t表示因素的水平數(shù)，q為最多能安排的因素?cái)?shù)，即正交表列數(shù)。

121. 正交表的性質(zhì)： 1.任何一列中各水平都出現(xiàn)，且出現(xiàn)次數(shù)相等。

2.任意兩列間各種不同水平的所有可能組合都出現(xiàn)，且出現(xiàn)次數(shù)相等。

122. 正交設(shè)計(jì)的基本步驟：

1) 明確實(shí)驗(yàn)?zāi)康模_定實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)

2) 挑因素，選水平 （水平2~4個(gè)，不超過(guò)6個(gè)）

3) 選擇合適的正交表 （在能夠安排下試驗(yàn)因素和交互作用的前提下，因素的個(gè)數(shù)不大于正交表記號(hào)中括號(hào)內(nèi)的指數(shù)，

要考慮的因素及交互作用的自由度總和小于所選正交表的總自由度）

4) 進(jìn)行表頭的設(shè)計(jì) 1.只考察主效應(yīng)，不考慮互作效應(yīng)的表頭設(shè)計(jì)。

2.只考慮互作效應(yīng)的表頭設(shè)計(jì)。

5) 確定試驗(yàn)方案，實(shí)施試驗(yàn)

6) 試驗(yàn)結(jié)果分析

123. 表頭設(shè)計(jì)：將試驗(yàn)因素安排到所選正交表的各列中去的過(guò)程。

124. 交互作用：指因素間的聯(lián)合搭配而產(chǎn)生的對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響作用。

125. 相關(guān)系數(shù)：是表示兩個(gè)變量間線性相關(guān)的程度和性質(zhì)的統(tǒng)計(jì)量。