在科学研究和生产中，经常需要做许多试验，并通过对试验数据的分析，来寻求问题的处理办法。
如此，就存在着如何安排试验和如何分析试验结果的问题，也就是如何进行试验设计和数据处理的问题。
全书共分为10章，第1章介绍了试验设计与数据处理的一些基本概念；
第2章介绍单因素优选法；
第3章介绍了试验数据的方差分析法；
第4章介绍了如何利用正交表进行正交试验设计及正交试验设计的优点；
第5章介绍了对单指标及多指标正交试验设计及其结果的直观分析法；
第6章介绍了正交试验设计结果方差分析法的基本原理；
第7章介绍了正交表的并列法、拟水平法、部分追加法及直积法；
第8章介绍了试验数据的回归分析；
第9章介绍了均匀试验设计；
第10章介绍了Excel在试验数据处理中的应用。

amos24全称IBMSPSSAmos24，是IBM旗下的一款结构方程建模工具，它是经过数据建立起结构方程模型（SEM），然后再对其进行分析回归、因子等相关性分析、方差分析等多元分析。
从整个软件上来讲，它的软件界面是图形化的，直观、了当，另外还有建模能力、潜在类别分析、模型创建、分析统计功能、处理海量计算模型等等功能。

陈希孺院士的经典书籍。
《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断方式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。
《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。
《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。
总序序第1章预备知识1．1样本空间与样本分布族1．2统计决策理论的基本概念1．3统计量1．4统计量的充分性附录因子分解定理的证明第2章无偏估计与同变估计2．1风险一致最小的无偏估计2．2cramer-Rao不等式2．3估计的容许性2．4同变估计附录第3章Bayes估计与Minimax估计3．1Bayes估计——统计决策的观点3．2Bayes估计——统计推断的观点3．3Minimax估计第4章大样本估计4．1相合性4．2渐近正态性4．3极大似然估计4．4次序统计量第5章假设检验的优化理论5．1基本概念5．2一致最优检验5．3无偏检验5．4不变检验第6章大样本检验6．1似然比检验6．2拟合优度检验6．3条件检验、置换检验与秩检验第7章区间估计7．1求区间估计的方法7．2区间估计的优良性7．3容忍区间与容忍限7．4区间估计的其他方法和理论第8章线性统计模型8．1最小二乘估计8．2检验与区间估计8．3方差分析和协方差分析附录矩阵的广义逆习题

线性规划、常微分方程的解法、马氏链模型、神经网络模型、偏最小二乘、回归时间序列、灰色系统理论及其使用、对策论、排队论、方差分析等29个数学建模必备通用模型及matlab解法

单因素方差分析，单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。
[编辑]单因素方差分析相关概念因素：影响研究对象的某一指标、变量。
水平：因素变化的各种形态或因素变化所分的等级或组别。
单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。

某些数据可用于SPSS的描述性分析，线性回归分析、方差分析等SPSS操作，数据较规范，因而可多用于练习。

本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

第1周面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2周赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3周每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4周啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）第5周万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布第6周砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差第7周上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布第8周点数成金，从抽样推测规律之一：点估计与区间估计第9周点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计第10周对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11周扔掉正态分布：秩和检验第12周预测将来的技术：回归分析第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14周沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介

ThereisanexplosionofinterestinBayesianstatistics,primarilybecauserecentlycreatedcomputationalmethodshavefinallymadeBayesiananalysistractableandaccessibletoawideaudience.DoingBayesianDataAnalysis,ATutorialIntroductionwithRandBUGS,isforfirstyeargraduatestudentsoradvancedundergraduatesandprovidesanaccessibleapproach,asallmathematicsisexplainedintuitivelyandwithconcreteexamples.Itassumesonlyalgebraand‘rusty’calculus.Unlikeothertextbooks,thisbookbeginswiththebasics,includingessentialconceptsofprobabilityandrandomsampling.Thebookgraduallyclimbsallthewaytoadvancedhierarchicalmodelingmethodsforrealisticdata.ThetextprovidescompleteexampleswiththeRprogramminglanguageandBUGSsoftware(bothfreeware),andbeginswithbasicprogrammingexamples,workingupgraduallytocompleteprogramsforcomplexanalysesandpresentationgraphics.Thesetemplatescanbeeasilyadaptedforalargevarietyofstudentsandtheirownresearchneeds.ThetextbookbridgesthestudentsfromtheirundergraduatetrainingintomodernBayesianmethods.Accessible,includingthebasicsofessentialconceptsofprobabilityandrandomsamplingExampleswithRprogramminglanguageandBUGSsoftwareComprehensivecoverageofallscenariosaddressedbynon-bayesiantextbooks-t-tests,analysisofvariance(ANOVA)andcomparisonsinANOVA,multipleregression,andchi-square(contingencytableanalysis).CoverageofexperimentplanningRandBUGScomputerprogrammingcodeonwebsiteExerciseshaveexplicitpurposesandguidelinesforaccomplishment作者从概率统计和编程两方面入手，由浅入深地指点读者如何对实际数据进行贝叶斯分析。
全书分成三部分，第一部分为基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件，第二部分为二元比例推断的基本理论，第三部分为广义线性模型。
内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、以层次模型和MCMC为代表的复杂方法等。
同时覆盖所有需要用到非贝叶斯方法的情况，其中包括：t检验，方差分析（ANOVA）和ANOVA中的多重比较法，多元线性回归，Logistic回归，序列回归和卡方（列联表）分析。
针对不同的学习目标（如R、BUGS等）列出了相应的重点章节；
整理出贝叶斯统计中某些与传统统计学可作类比的内容，方便读者快速学习。
本中提出的方法都是可操作的，并且所有涉及数学理论的地方都已经用实际例子非常直观地进行了解释。
由于并不对读者的统计或

实验设计与分析(第3版)作者：(美)D.C.蒙哥马利著//汪仁官出版社：中国统计出版社出版日期：1998年6月这是一本论述实验设计与分析的入门教科书。
它是在这20年来我在乔治亚理工学院、华盛顿大学和亚利桑拿州立大学任教实验设计大学本科生水准课程的基础上写成的，它也反映了通过本人的专业实践认为有用近产验设计方法。
本书的主要内容包括引言、简单比较实验、单因素实验：方差分析、关于单因素实验的进一步论述、随机化区组，拉丁方，与有关的设计、不完全区组设计、析因设计导引、平方和与期望均方的计算法则、2析因设计、2析因...一、引言二、简单比较实验三、单因素实验：方差分析四、关于单因素实验的进一步论述五、随机化区组，拉丁方，与有关的设计六、不完全区组设计七、析因设计导引八、平方和与期望均方的计算法则九、2析因设计十、2析因实验的混区设计十一、二水平分式析因设计十二、有关析因设计和分式析因设计的一些其他专题十三、套设计或分级设计十四、带随机化约束的多因素实验十五、...

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。