肥料试验与统计分析[电子资源.图书]

目录
前言
第一章　生物统计的基础知识
第一节　几个常用统计术语
第二节　次数分布
第三节　统计特征数
第四节　概率与概率分布
第五节　抽样分布
第二章　肥料试验结果的统计假设检验
第一节　肥料试验结果的直观分析及存在问题
第二节　统计假设检验的原理和步骤
第三节　平均数的统计假设检验
第四节　计数资料的统计假设检验
第五节　方差齐性检验
第三章　方差分析
第一节　方差分析的基本原理
第二节　单向分组资料的方差分析
第三节 多重比较
第四节　方差分析的数学模型
第五节　两向分组资料的方差分析
第六节　方差分析的基本假定和数据转换
第四章　肥料试验设计的基本原理
第一节　肥料试验的种类和要求
第二节　肥料试验处理设置的基本原理
第三节　肥料试验方法设计的基本原理
第五章 田间试验
第一节 田间试验的意义与种类
第二节 田间试验的误差及其控制途径
第三节 田间试验的实施
第六章　培养试验
第一节　培养试验概况
第二节　土培试验
第三节　水培试验
第四节　砂培试验
第五节　特殊培养试验
第六节　农化培养室
第七章　随机区组、拉丁方与裂区设计
第一节　单因素随机区组试验
第二节　多因素随机区组试验
第三节　多点随机区组试验
第四节　拉丁方设计
第五节　包含多个拉丁方的试验
第六节　裂区试验
第七节　再裂区试验
第八节　包含假伪处理的裂区试验
第九节　分条随机区组试验
第十节　裂区拉丁方与分条拉丁方
第八章　混杂设计与正交设计
第一节　混杂及其在试验设计中的应用
第二节　二水平多因素混杂设计
第三节　正交表
第四节　不设重复的三因素三水平混杂设计
第五节　不设重复的正交试验
第六节　规模较大的二水平正交表的应用
第七节　L27（313）正交表的应用
第八节　并列法
第九节　拟因子法
第十节　裂区法
第九章　线性回归与相关
第一节　一元线性回归
第二节　有重复的一元线性回归
第三节　两个回归方程的比较
第四节　相关系数
第五节　多元线性回归
第六节　部分处理有重复的回归方程
第十章　非线性回归分析
第一节　可化为线性回归的曲线回归
第二节　S形曲线
第三节　多项式回归
第四节　多元多项式回归
第五节　可化为多元线性回归的非线性回归
第六节　正交多项式回归
第七节　多元正交多项式回归
第十一章 回归设计
第一节 回归设计的思路
第二节 回归设计方案的建立
第三节 回归设计的统计分析
第四节 回归设计在推荐施肥中的应用
第十二章　肥料试验技术的应用与发展
第一节　肥料试验技术和应用的进展
第二节　肥料试验方法和技术的应用途径
第三节　生物试验报告的图示技术
附表
附表1　10000个随机数字
附表2　累积正态分布Ф（Z）值
附表3　t分布表
附表4　χ2分布表
附表5　F分布表
附表6　Duncan’s新复极差检验α为0.05及0.01时的SSR值表
附表7　多重比较中的Q表
附表8　LSD转化为Duncan’s新复极差SSR值的乘数R值表
附表9　检验相关系数ρ＝0的临界值（ra）表
附表10　r与Z的换算表
附表11　正态累积概率和概率单位（P）转换表
附表12　正交多项式表
附表13　Yates氏N×N拉丁方变换组
附表14　正交表
附表15　均匀设计表
附表16　较优的回归设计方案
参考文献
目录
前言
第一章　生物统计的基础知识
第一节　几个常用统计术语
第二节　次数分布
第三节　统计特征数
第四节　概率与概率分布
第五节　抽样分布
第二章　肥料试验结果的统计假设检验
第一节　肥料试验结果的直观分析及存在问题
第二节　统计假设检验的原理和步骤
第三节　平均数的统计假设检验
第四节　计数资料的统计假设检验
第五节　方差齐性检验
第三章　方差分析
第一节　方差分析的基本原理
第二节　单向分组资料的方差分析
第三节 多重比较
第四节　方差分析的数学模型
第五节　两向分组资料的方差分析
第六节　方差分析的基本假定和数据转换
第四章　肥料试验设计的基本原理
第一节　肥料试验的种类和要求
第二节　肥料试验处理设置的基本原理
第三节　肥料试验方法设计的基本原理
第五章 田间试验
第一节 田间试验的意义与种类
第二节 田间试验的误差及其控制途径
第三节 田间试验的实施
第六章　培养试验
第一节　培养试验概况
第二节　土培试验
第三节　水培试验
第四节　砂培试验
第五节　特殊培养试验
第六节　农化培养室
第七章　随机区组、拉丁方与裂区设计
第一节　单因素随机区组试验
第二节　多因素随机区组试验
第三节　多点随机区组试验
第四节　拉丁方设计
第五节　包含多个拉丁方的试验
第六节　裂区试验
第七节　再裂区试验
第八节　包含假伪处理的裂区试验
第九节　分条随机区组试验
第十节　裂区拉丁方与分条拉丁方
第八章　混杂设计与正交设计
第一节　混杂及其在试验设计中的应用
第二节　二水平多因素混杂设计
第三节　正交表
第四节　不设重复的三因素三水平混杂设计
第五节　不设重复的正交试验
第六节　规模较大的二水平正交表的应用
第七节　L27（313）正交表的应用
第八节　并列法
第九节　拟因子法
第十节　裂区法
第九章　线性回归与相关
第一节　一元线性回归
第二节　有重复的一元线性回归
第三节　两个回归方程的比较
第四节　相关系数
第五节　多元线性回归
第六节　部分处理有重复的回归方程
第十章　非线性回归分析
第一节　可化为线性回归的曲线回归
第二节　S形曲线
第三节　多项式回归
第四节　多元多项式回归
第五节　可化为多元线性回归的非线性回归
第六节　正交多项式回归
第七节　多元正交多项式回归
第十一章 回归设计
第一节 回归设计的思路
第二节 回归设计方案的建立
第三节 回归设计的统计分析
第四节 回归设计在推荐施肥中的应用
第十二章　肥料试验技术的应用与发展
第一节　肥料试验技术和应用的进展
第二节　肥料试验方法和技术的应用途径
第三节　生物试验报告的图示技术
附表
附表1　10000个随机数字
附表2　累积正态分布Ф（Z）值
附表3　t分布表
附表4　χ2分布表
附表5　F分布表
附表6　Duncan’s新复极差检验α为0.05及0.01时的SSR值表
附表7　多重比较中的Q表
附表8　LSD转化为Duncan’s新复极差SSR值的乘数R值表
附表9　检验相关系数ρ＝0的临界值（ra）表
附表10　r与Z的换算表
附表11　正态累积概率和概率单位（P）转换表
附表12　正交多项式表
附表13　Yates氏N×N拉丁方变换组
附表14　正交表
附表15　均匀设计表
附表16　较优的回归设计方案
参考文献
目录
前言
第一章　生物统计的基础知识
第一节　几个常用统计术语
第二节　次数分布
第三节　统计特征数
第四节　概率与概率分布
第五节　抽样分布
第二章　肥料试验结果的统计假设检验
第一节　肥料试验结果的直观分析及存在问题
第二节　统计假设检验的原理和步骤
第三节　平均数的统计假设检验
第四节　计数资料的统计假设检验
第五节　方差齐性检验
第三章　方差分析
第一节　方差分析的基本原理
第二节　单向分组资料的方差分析
第三节 多重比较
第四节　方差分析的数学模型
第五节　两向分组资料的方差分析
第六节　方差分析的基本假定和数据转换
第四章　肥料试验设计的基本原理
第一节　肥料试验的种类和要求
第二节　肥料试验处理设置的基本原理
第三节　肥料试验方法设计的基本原理
第五章 田间试验
第一节 田间试验的意义与种类
第二节 田间试验的误差及其控制途径
第三节 田间试验的实施
第六章　培养试验
第一节　培养试验概况
第二节　土培试验
第三节　水培试验
第四节　砂培试验
第五节　特殊培养试验
第六节　农化培养室
第七章　随机区组、拉丁方与裂区设计
第一节　单因素随机区组试验
第二节　多因素随机区组试验
第三节　多点随机区组试验
第四节　拉丁方设计
第五节　包含多个拉丁方的试验
第六节　裂区试验
第七节　再裂区试验
第八节　包含假伪处理的裂区试验
第九节　分条随机区组试验
第十节　裂区拉丁方与分条拉丁方
第八章　混杂设计与正交设计
第一节　混杂及其在试验设计中的应用
第二节　二水平多因素混杂设计
第三节　正交表
第四节　不设重复的三因素三水平混杂设计
第五节　不设重复的正交试验
第六节　规模较大的二水平正交表的应用
第七节　L27（313）正交表的应用
第八节　并列法
第九节　拟因子法
第十节　裂区法
第九章　线性回归与相关
第一节　一元线性回归
第二节　有重复的一元线性回归
第三节　两个回归方程的比较
第四节　相关系数
第五节　多元线性回归
第六节　部分处理有重复的回归方程
第十章　非线性回归分析
第一节　可化为线性回归的曲线回归
第二节　S形曲线
第三节　多项式回归
第四节　多元多项式回归
第五节　可化为多元线性回归的非线性回归
第六节　正交多项式回归
第七节　多元正交多项式回归
第十一章 回归设计
第一节 回归设计的思路
第二节 回归设计方案的建立
第三节 回归设计的统计分析
第四节 回归设计在推荐施肥中的应用
第十二章　肥料试验技术的应用与发展
第一节　肥料试验技术和应用的进展
第二节　肥料试验方法和技术的应用途径
第三节　生物试验报告的图示技术
附表
附表1　10000个随机数字
附表2　累积正态分布Ф（Z）值
附表3　t分布表
附表4　χ2分布表
附表5　F分布表
附表6　Duncan’s新复极差检验α为0.05及0.01时的SSR值表
附表7　多重比较中的Q表
附表8　LSD转化为Duncan’s新复极差SSR值的乘数R值表
附表9　检验相关系数ρ＝0的临界值（ra）表
附表10　r与Z的换算表
附表11　正态累积概率和概率单位（P）转换表
附表12　正交多项式表
附表13　Yates氏N×N拉丁方变换组
附表14　正交表
附表15　均匀设计表
附表16　较优的回归设计方案
参考文献
第三节　统计特征数
第五节　抽样分布
第四节　拉丁方设计
第八章　混杂设计与正交设计
第五节　特殊培养试验
第一节　单因素随机区组试验
第一节　几个常用统计术语
第一节　肥料试验的种类和要求
第三节 多重比较
第二节 田间试验的误差及其控制途径
第二节　土培试验
第二节　多因素随机区组试验
第二节 回归设计方案的建立
第五章 田间试验
第八节　包含假伪处理的裂区试验
第十节　裂区拉丁方与分条拉丁方
第二章　肥料试验结果的统计假设检验
第四章　肥料试验设计的基本原理
第六节　正交多项式回归
第三节　平均数的统计假设检验
第三章　方差分析
第五节　两向分组资料的方差分析
第七章　随机区组、拉丁方与裂区设计
第二节　统计假设检验的原理和步骤
第一节　一元线性回归
第一节 田间试验的意义与种类
第三节　多点随机区组试验
第十章　非线性回归分析
附表6　Duncan’s新复极差检验α为0.05及0.01时的SSR值表
附表9　检验相关系数ρ＝0的临界值（ra）表
前言
第二节　单向分组资料的方差分析
第三节　肥料试验方法设计的基本原理
第七节　再裂区试验
第七节　L27（313）正交表的应用
第二节　次数分布
第六节　方差分析的基本假定和数据转换
第二节　二水平多因素混杂设计
第一节 回归设计的思路
附表
目录
第五节　方差齐性检验
第四节　方差分析的数学模型
第一节　培养试验概况
第五节　包含多个拉丁方的试验
第九节　分条随机区组试验
第三节　多项式回归
第一章　生物统计的基础知识
第六节　裂区试验
第四节　不设重复的三因素三水平混杂设计
第五节　不设重复的正交试验
第九节　拟因子法
第十节　裂区法
第二节　S形曲线
第四节　概率与概率分布
第一节　肥料试验结果的直观分析及存在问题
第四节　砂培试验
第七节　多元正交多项式回归
附表1　10000个随机数字
附表4　χ2分布表
第四节　计数资料的统计假设检验
第一节　方差分析的基本原理
第二节　肥料试验处理设置的基本原理
第三节 田间试验的实施
第六章　培养试验
第六节　农化培养室
第二节　有重复的一元线性回归
第三节　水培试验
第一节　混杂及其在试验设计中的应用
第九章　线性回归与相关
第三节　两个回归方程的比较
第一节　可化为线性回归的曲线回归
第十一章 回归设计
第三节　正交表
第八节　并列法
第五节　可化为多元线性回归的非线性回归
附表3　t分布表
第六节　规模较大的二水平正交表的应用
第四节　多元多项式回归
附表11　正态累积概率和概率单位（P）转换表
第四节　相关系数
附表12　正交多项式表
第五节　多元线性回归
第十二章　肥料试验技术的应用与发展
附表8　LSD转化为Duncan’s新复极差SSR值的乘数R值表
附表15　均匀设计表
第六节　部分处理有重复的回归方程
第一节　肥料试验技术和应用的进展
第三节 回归设计的统计分析
第二节　肥料试验方法和技术的应用途径
附表2　累积正态分布Ф（Z）值
第四节 回归设计在推荐施肥中的应用
第三节　生物试验报告的图示技术
附表7　多重比较中的Q表
附表10　r与Z的换算表
附表13　Yates氏N×N拉丁方变换组
附表14　正交表
附表5　F分布表
附表16　较优的回归设计方案
参考文献