数据分析和处理

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本文介绍常用的试验数据分析和处理的方法,包括方差分析和回归分析。在科研和生产中,各种因素的改变,都有可能对产品产量与质量产生影响,其影响程度有所不同,我们需要寻找最有影响的因素。而各种因素和变量往往是相互联系和相互依存的,它们之间存在着一定关系,我们需要确立它们之间的关系。为了寻求各因素误差和效应以及它们之间相关关系,通常应用方差分析和回归分析这两种数理统计方法,前者用于鉴别各因素的误差、影响和效应,后者用于处理各因素变量之间的相关关系。学习和运用这些基本数理统计方法,对试验结果进行正确分析,取得可靠的结论,经验公式的求 This article describes commonly used methods for analyzing and processing experimental data, including analysis of variance and regression analysis. In research and production, changes of various factors have the potential to affect the output and quality of products, and their degree of influence is different. We need to find the most influential factors. However, various factors and variables are often interdependent and interdependent. There is a certain relationship between them and we need to establish the relationship between them. In order to seek the error and effect of each factor and the correlation between them, two methods of statistical analysis, such as variance analysis and regression analysis, are usually applied. The former is used to identify the error, influence and effect of each factor, while the latter is used to deal with various factors The correlation between. Learn and apply these basic mathematical statistics methods to correctly analyze the test results and obtain reliable conclusions and empirical formulas
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