化工数据分析与处理复习.pptx

化工数据分析与处理;前言;结合化工生产及科研中的数据分析和处理实际，从实用的角度，介绍数理统计方面的一些常用的方法和理论知识，把它应用到化工试验数据处理中去，掌握数据处理方法，解决实际问题，最直接的应用就是解决论文中的数据处理问题。;第一章 误差原理及概率分布 ;误差的表示方法;误差的来源;误差的分类;有效数字的舍取;研究误差的意义;随机变量的概率分布;统计推断;区间估计:;假设检验;数据的预处理 ;测量数据序列中干扰成分的滤除;一元线性回归分析;数学模型为： 回归方程 用最小二乘法：;相关系数及其显著性检验;线性回归方程的误差及F检验;由以上三种平方和以及相应的各自的自由度。 可以计算三种相应的标准差。;总变异标准差 总变差平方和的自由度 回归标准差 剩余标准差： ;方差比的F检验;一元线性回归方程的应用;控制问题剔除异常数据一元非线性回归问题的线性化处理 ;多元线性回归分析;多元线性回归分析;多元线性回归方程的显著性检验 ;剩余平方和 自由度： 方差： 回归方差 剩余方差 所以，方差比F检验： 选定显著性水平，可查得：Af (fR，f，a) 如果，F Af，则回归方程有效。 ;回归平方和的计算;复相关系数（回归平方和占总平方和的比例）;偏回归平方和及自变量显著性检验 ;利用回归方程进行预报和控制;逐步回归分析 ;多项式回归分析;正交多项式回归;正交多项式具有以下性质： 回归系数的计算公式：;常用的一组正交多项式，当x为前几个自然数时： ;正交多项式表：;回归方程： 回归系数的显著性检验，确定正交的多项式的次数;回归方差对剩余方差的比;非线性回归分析;残差平方和为：;有哪些信誉好的足球投注网站结束判据;线性校正迭代法 ;由线性方程组可以解得 、 、… 、 利用 求出 的第一次校正值 重复以上的步骤，一直进行到第k次时 j=1，2，…，m 如果： 则 就是所要求的 。 其中eps为给定的精度要求。 ;一元方差分析;定义