了得網研究生_食品試驗設計與統計分析基礎(第2版)

內容簡介

本書共有9章內容，主要依據第1版中第10章之前的內容進行修訂和增刪。將第1章的內容由2節劃分為4節，並做了次序上的調整；將第2章中的“數字資料的性質”改為“數據資料的來源與種類”，並將第5節“異常數據的處理”調整到第8章；第5章的第2節“多重比較”增加了“Dunnett法”，第5節“方差分析的基本假定和數據轉換”中增加了“方差同質性檢驗”；第6章“直線回歸與相關”增加了“對回歸截距的檢驗、兩條回歸直線的比較、校正繫數的制定、總體相關繫數的置信區間”；刪除了第7線性回歸和相關”；第8章“非參數統計”改為第7章；第9章“試驗設計基礎與抽樣方法”改為第8章“試驗設計基礎”，並增加了“異常數據的處理”；第9章的“完全*設計”和第10章的“*區組設計及統計分析”合並改為第2版的第9章“兩種常用試驗設計方法”；附錄中刪除了“統計處理軟件簡介”，增加了“。Excel數據分析簡介”。本書主要是為普通高等學校食品科學類專業本科和專科學生編寫的，也可作為同類專業成人教育教材。此外，對食品科技工作者亦有重要參考價值。

第1章緒論
1.1 食品試驗設計與統計分析在食品科學研究中的作用
1.2 食品科學試驗的特點與要求
1.3 統計學發展概貌
1.4 統計學在中國的傳播
第2章試驗數據的整理與特征數
2.1 常用術語
2.1.1 總體與樣本
2.1.2 參數與統計量
2.1.3 準確性與精確性
2.1.4 隨機誤差與繫統誤差
2.2 數據資料的來源與種類
2.2.1 數據資料的來源
2.2.2 資料的種類第1章緒論
1.1 食品試驗設計與統計分析在食品科學研究中的作用
1.2 食品科學試驗的特點與要求
1.3 統計學發展概貌
1.4 統計學在中國的傳播
第2章試驗數據的整理與特征數
2.1 常用術語
2.1.1 總體與樣本
2.1.2 參數與統計量
2.1.3 準確性與精確性
2.1.4 隨機誤差與繫統誤差
2.2 數據資料的來源與種類
2.2.1 數據資料的來源
2.2.2 資料的種類
2.3 資料的整理
2.3.1 資料的檢查與核對
2.3.2 連續性資料的整理
2.3.3 間斷性資料的整理
2.3.4 分類資料的整理
2.4 常用統計表與統計圖
2.4.1 統計表
2.4.2 統計圖
2.5 資料的特征數
2.5.1 平均數
2.5.2 變異數
第3章理論分布與抽樣分布
3.1 理論分布
3.1.1 二項分布
3.1.2 泊松分布
3.1.3 正態分布
3.2 抽樣分布
3.2.1 樣本平均數的抽樣分布
3.2.2 均數標準誤
3.2.3 兩樣本均數差數的抽樣分布
3.2.4 樣本均數差數標準誤
3.2.5 t分布
第4章統計假設檢驗
4.1 統計假設檢驗概述
4.1.1 統計假設檢驗的意義和基本原理
4.1.2 統計假設檢驗的步驟
4.1.3 統計假設檢驗的幾何意義與兩類錯誤
4.1.4 兩尾檢驗與一尾檢驗
4.2 樣本平均數的假設檢驗
4.2.1 單個樣本平均數的假設檢驗
4.2.2 兩個樣本平均數的假設檢驗
4.3 二項百分率的假設檢驗
4.3.1 單個樣本百分率的假設檢驗
4.3.2 兩個樣本百分率的假設檢驗
4.3.3 二項百分率假設檢驗的連續性矯正
4.4 統計假設檢驗中應注意的問題
4.4.1 試驗要科學設計和正確實施
4.4.2 選用正確的統計假設檢驗方法
4.4.3 正確理解差異顯著性的統計意義
4.4.4 合理建立統計假設，正確計算檢驗統計量
4.5 參數的區間估計
4.5.1 總體平均數μ的區間估計
4.5.2 兩個總體平均數差數μ1—μ2的區間估計
4.5.3 二項總體百分率ρ的區間估計
4.5.4 兩個總體百分率差數ρ1—ρ2的區間估計
第5章方差分析
5.1 方差分析的基本原理
5.1.1 平方和與自由度的分解
5.1.2 F分布與F檢驗
5.1.3 方差分析的線性模型與期望均方
5.2 多重比較
5.2.1 小顯著差數法
5.2.2 Dunnett法
5.2.3 小顯著極差法
5.2.4 多重比較結果的表示法
5.3 單向分組資料的方差分析
5.3.1 各處理重復數相等的方差分析
5.3.2 各處理重復數不等的方差分析
5.4 兩向分組資料的方差分析
5.4.1 兩向分組單獨觀測值試驗資料的方差分析
5.4.2 兩向分組有相等重復觀測值試驗資料的方差分析
5.5 方差分析的基本假定和數據轉換
5.5.1 方差分析的基本假定
5.5.2 方差同質性檢驗
5.5.3 數據轉換
第6章直線回歸與相關
6.1 回歸與相關的概念
6.2 直線回歸
6.2.1 直線回歸方程的建立
6.2.2 直線回歸的假設檢驗
6.2.3 回歸方程的擬合度與偏離度
6.2.4 回歸參數β0、β的區間估計
6.2.5 兩條回歸直線的比較
6.2.6 直線回歸方程的應用
6.3 直線相關
6.3.1 相關繫數
6.3.2 相關繫數的計算
6.3.3 相關繫數的假設檢驗
6.3.4 總體相關繫數的置信區間
6.4 應用直線回歸與相關的注意事項
6.5 能直線化的曲線回歸
6.5.1 曲線回歸分析概述
6.5.2 能直線化的曲線類型
6.5.3 曲線回歸分析實例
第7章非參數統計
7.1 非參數統計的概念和特點
7.2 X2檢驗
7.2.1 X2分布
7.2.2 適合性檢驗
7.2.3 獨立性檢驗
7.3 符號檢驗
7.3.1 符號檢驗的步驟
7.3.2 大樣本的正態化近似
7.4 符號秩和檢驗
7.4.1 符號秩和檢驗的步驟
7.4.2 大樣本的正態化近似
7.5 秩和檢驗
7.5.1 成組設計兩樣本比較的秩和檢驗
7.5.2 多個樣本比較的秩和檢驗
7.5.3 多個樣本兩兩比較的秩和檢驗
7.6 秩相關
7.6.1 秩相關繫數的計算
7.6.2 秩相關繫數的假設檢驗
第8章試驗設計基礎
8.1 試驗設計概述
8.1.1 試驗設計的意義和任務
8.1.2 試驗設計的方法與作用
8.1.3 基本概念
8.2 食品試驗研究的主要內容
8.2.1 食品的線性質量研究和非線性質量研究
8.2.2 食品質量研究的幾個階段
8.2.3 繫統設計、參數設計和允許誤差設計
8.3 食品試驗的基本要求和注意事項
8.3.1 基本要求
8.3.2 注意事項
8.4 試驗設計的基本原則
8.4.1 重復
8.4.2 隨機化
8.4.3 局部控制
8.5 試驗計劃與方案
8.5.1 試驗計劃
8.5.2 試驗方案
8.6 試驗誤差及其控制
8.6.1 試驗誤差的來源
8.6.2 試驗誤差的控制
8.7 常用抽樣方法概述
8.7.1 影響抽樣誤差的因素
8.7.2 常用抽樣方法
8.8 樣本含量的確定
8.8.1 試驗研究中樣本含量的確定
8.8.2 抽樣調查時樣本含量的確定
8.9 異常數據的處理
8.9.1 可疑值、值和異常值
8.9.2 檢出異常值的方法
第9章兩種常用試驗設計方法
9.1 完全隨機設計
9.1.1 設計方法
9.1.2 完全隨機設計的優缺點
9.2 隨機區組設計
9.2.1 設計方法
9.2.2 隨機區組設計的注意事項
9.2.3 隨機區組設計的優缺點
9.2.4 隨機區組試驗結果的統計分析
9.2.5 隨機區組缺值估計及其統計分析
附錄 Excel數據分析簡介
附表
漢英術語對照
參考文獻

在線試讀

第1章緒論
1.1 食品試驗設計與統計分析在食品科學研究中的作用
為了推動食品科學的發展，常常要進行科學研究。例如，食品原料資源及其開發的研究，新產品開發和新的加工工藝的研究，食品質量保持、儲藏方法、貨架壽命、營養價值、安全性和經濟特性等的研究以及衛生標準的制定等。這些研究都離不開調查和試驗。進行調查和試驗首先必須解決的問題是：如何科學合理地進行調查設計或試驗設計。在實際研究工作中有時會遇到這樣的情況，即由於調查或試驗設計不合理，以致無法從所獲得的數據中提取有用的信息，造成人力、物力和時間的浪費。反之，若調查或試驗設計方法科學合理，則用較少的人力、物力和時間便可獲取必要而有代表性的資料，經過正確的統計分析獲得可靠的結論，達到調查或試驗的預期目的，收到事半功倍之效。
通過調查或試驗獲得一定數量的數據，這些數據常常表現出不同程度的差異。例如，測定某食品原料蛋白質含量獲得100個觀測值，彼此並不完全相同，而是在一定範圍內產生差異；同一工藝條件下生產某種食品，其外觀及內在質量不一定完全一致；食品原料的來源、種類不同，各種營養含量有所差異；食品配方、生產工藝、儲藏方式不同使得食品質量有所不同，等等。產生這種差異的原因有的已被人們所認識，有的尚未了解。正是由於這些人們已認識及尚未了解而無法控制的因素的作用，使得調查或試驗得來的數據普遍具有變異性。因此，進行調查或試驗必須解決的第二個問題是：如何科學地整理、分析所收集的具有變異性的數據資料，以揭示其內在的規律性。
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