试验设计与分析——基于SAS语言--聚文网

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内容简介

试验设计与统计分析是现代数理统计学的两个非常重要的分支学科，试验设计主要研究如何科学合理地制定试验方案，统计分析是对试验设计方案所得的科研数据进行处理，前者从源头把握科研数据的合理性和可靠性，为后者的统计分析得到有价值的结论打下良好基础。近年来，试验设计和统计分析广泛地受到本科生、研究生以及其他科研人员的重视，已经成为各个领域开展科研的必备技能。编者根据多年教学与实践经验，精心选材、合理分类编目，精选一些科学试验和科研文献中常见、实用的试验设计方法，同时创造性地提出了一些新颖的试验设计方法，例如完全混料设计和受上界约束的均匀混料设计，精心编著了一部适合农学、生物学学生以及其他科研人员的试验设计教材。在各种试验设计方法的选择和使用上，编者也在相应的章节添加一些试验设计方法的横向比较和应用感悟，同时，对于每一种试验设计和统计分析实例，编者精心编制了相应的SAS 软件使用方法。

第1章 SAS软件基础 1.1 SAS软件简介 1.2 SAS的数据库 1.3 SAS的数据集 1.3.1 外部数据文件导入 1.3.2 数据步Data建立数据集 1.4 SAS程序的结构 1.5 SAS的命名规则 1.6 数据集操作 1.6.1 建立数据集 1.6.2 数据集的复制 1.6.3 变量重命名 1.6.4 变量重排序 1.6.5 列拆分 1.6.6 行拆分 1.6.7 行列拆分 1.6.8 行合并 1.6.9 列合并 1.6.10 数据修改 1.7 SAS中运行R程序第2章试验设计概述 2.1 科学试验概述 2.2 科学试验的基本要求 2.2.1 试验要具有代表性 2.2.2 试验要具有正确性 2.2.3 试验要具有重演性 2.2.4 试验条件的一致性 2.3 试验设计的发展历程 2.4 试验设计的基本概念 2.4.1 试验 2.4.2 试验设计 2.4.3 试验指标 2.4.4 试验对象 2.4.5 试验因子 2.4.6 水平 2.4.7 处理 2.4.8 自由度 2.4.9 对照 2.5 试验设计的类型 2.6 试验设计的误差 2.7 试验设计的基本原则 2.7.1 重复 2.7.2 随机化 2.7.3 区组 2.8 有效数字 2.8.1 有效位数 2.8.2 舍入法则 2.8.3 有效数字的运算 2.9 异常数据的处理 2.9.1 拉依达准则

试验设计与分析——基于SAS语言

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