第六計(jì)算機(jī)數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件在化學(xué)化工中的應(yīng)用

1、第六章計(jì)算機(jī)在數(shù)理統(tǒng)計(jì)與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)在材料科學(xué)中的應(yīng)用概述 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的科學(xué)意義 數(shù)據(jù)的科學(xué)性 數(shù)據(jù)的代表性 數(shù)據(jù)的可靠性 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的理論基礎(chǔ) 統(tǒng)計(jì)規(guī)律 統(tǒng)計(jì)理論 數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法及其應(yīng)用領(lǐng)域本章將要講授的內(nèi)容 第一節(jié)：數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法涵蓋的主要內(nèi)容和常見數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件 第二節(jié)：STATISTICA軟件的功能和操作環(huán)境 第三節(jié)：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 第四節(jié)：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性分析 第五節(jié)：實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析 第六節(jié)：實(shí)驗(yàn)結(jié)果的表述方法第一節(jié) 數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法涵蓋的內(nèi)容和常見數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法： 數(shù)據(jù)的可靠性分析： 數(shù)據(jù)間相關(guān)性分析： 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的表述方法：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法： 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的目的： 在實(shí)驗(yàn)科學(xué)中以

2、最小的代價(jià)換取最有科學(xué)意義的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)具有最大限度的代表性，實(shí)踐上常用于獲取最佳工藝參數(shù)。 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的內(nèi)容： 是一種數(shù)學(xué)方法，數(shù)學(xué)意義上的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與具體的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)不同，具有普遍意義。 常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法： 黃金分割法、正交試驗(yàn)法、均勻法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、因子套法等數(shù)據(jù)可靠性分析 可靠性分析的目的： 回答獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性、準(zhǔn)確性有多高？ 可靠性分析的主要內(nèi)容： 包括可信度分析、相關(guān)性分析、誤差估計(jì)等。 科學(xué)合理的數(shù)據(jù)分析是得出科學(xué)結(jié)論的基本保證 常用的數(shù)據(jù)可靠性分析方法： 誤差分析、T檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)，P檢驗(yàn)等，基于方差分析實(shí)驗(yàn)參數(shù)的變量分析 變量分析的目的： 了解自變量（條件）與因變量

3、（結(jié)果）之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法，可以了解不同變量影響的程度和方向，也稱為相關(guān)性分析。 變量分析的主要內(nèi)容： 單變量分析和多變量分析， 變量分析的主要方法： 包括回歸分析、判別分析、因子分析、主成分分析、聚類分析、生存分析等六個(gè)大的分支。變量之間的相關(guān)性分析 相關(guān)性分析的目的： 尋找變量之間的交互關(guān)系，如正相關(guān)、負(fù)相關(guān)，指數(shù)相關(guān)、對(duì)數(shù)相關(guān)等， 相關(guān)分析的內(nèi)容： 是判別變量之間的一致性和協(xié)同性問題。 相關(guān)分析的主要方法： 變量分析中的多數(shù)方法都可以應(yīng)用常見數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件 STATISTICA：自然科學(xué) SPSS(Statistical Package for Social Sciences)：醫(yī)學(xué)，社會(huì)

4、學(xué)和自然科學(xué) SAS(Statistical Analysis System)：社會(huì)科學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué) BMDP （Bio Medical Data Processing）：生物醫(yī)學(xué) 第二節(jié) STATISTICA軟件功能和操作環(huán)境 操作環(huán)境：Windows 3.x操作平臺(tái)。經(jīng)過使用測(cè)試，該軟件能非常好地工作于Windows 95 和 98。具有VGA或SVGA顯卡，支持鼠標(biāo)操作，CPU 386以上.軟件共有6張3寸高密軟盤，解壓縮安裝之后，占用約13MB硬盤。 軟件功能：基本統(tǒng)計(jì)方法和統(tǒng)計(jì)表、非參數(shù)檢驗(yàn)和連續(xù)與非連續(xù)分布分析、單變量和多變量方差分析模塊、線性回歸分析、非線性估計(jì)、時(shí)間序列和預(yù)測(cè)、組群

5、分析模塊、數(shù)據(jù)與文件管理、因素分析、典型標(biāo)準(zhǔn)分析 、多維尺度分析、可信度分析、判別分析、對(duì)數(shù)線性分析、殘余值分析、質(zhì)量控制、過程分析、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、編程命令語言模塊模塊的基本功能簡(jiǎn)介STATISTICA 6.0是美國(guó)StatSoft公司發(fā)行的一款功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件，其統(tǒng)計(jì)分析功能絲毫不亞于SPSS 7.0，其制作統(tǒng)計(jì)圖形的能力甚至還優(yōu)于SPSS 7.0。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析項(xiàng)目主要有：1.Basic Statistics and Tables（基本統(tǒng)計(jì)方法與統(tǒng)計(jì)表）：包括描述性統(tǒng)計(jì)，相關(guān)性分析，獨(dú)立或非獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)，頻數(shù)統(tǒng)計(jì)表，概率計(jì)算及其他差異顯著性檢驗(yàn)（兩個(gè)均值或百分率的檢驗(yàn)）等。這是用的最多

6、的統(tǒng)計(jì)分析項(xiàng)目，一般簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析靠它就可以圓滿解決問題。2.NonparametricsDistrib（非參數(shù)性統(tǒng)計(jì)分析）：包括Chisquare卡方檢驗(yàn)，Kolmogorovsmirnov檢驗(yàn)，Wilcoxon配對(duì)符號(hào)等級(jí)檢驗(yàn)，兩個(gè)獨(dú)立樣本MannWhitney檢驗(yàn)，多個(gè)相關(guān)樣本Cochran Q檢驗(yàn)和多個(gè)獨(dú)立樣本KruskalWallis檢驗(yàn)等等。3.ANOVAMANOVA（單變量和多變量方差分析）：有多因素方差分析、協(xié)方差分析和重復(fù)測(cè)量方差分析等。兩個(gè)以上樣本平均數(shù)差異顯著性檢驗(yàn)，就要靠這個(gè)方差分析。4.Multip Regression（多元回歸分析）：逐步回歸分析，固定非線性分析，

7、殘差分析和基于回歸模型的預(yù)測(cè)等。如果您要調(diào)查研究人的智商是否與吃魚和吃豆腐有關(guān)，就可以用回歸法來分析。 5.Nonlinear Estimation（非線性估計(jì)）：包括一般非線性模型，逐步Logit分析，最大可能性估計(jì)等。6.Time SeriesForecasting（時(shí)間序列及預(yù)測(cè)）：有關(guān)時(shí)間序列、探察、模型和預(yù)測(cè)技術(shù)選擇等。7.Cluster Analysis（聚類分析）：包括KMeans聚類，雙邊聯(lián)合聚類等。聚類分析實(shí)質(zhì)上是尋找一種能客觀反映元素之間親疏關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量，然后根據(jù)這種統(tǒng)計(jì)量把元素分成若干類。是物以類聚的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。8.Factor Analysis（因子分析）：初始因

8、子模型、旋轉(zhuǎn)因子模型等。例如，學(xué)生的各科成績(jī)受智力、計(jì)算能力、表達(dá)能力和靈活性等因子的影響，雖然可以通過考試或檢查等手段獲得學(xué)生的各科成績(jī)，但那些對(duì)各科成績(jī)起支配作用的因子的狀態(tài)不能直接測(cè)定到，這時(shí)候因子分析就派上用場(chǎng)了。9.Canonical Analysis（典型分析）：典型相關(guān)性分析，典型因子協(xié)效應(yīng)分析。主要用于研究?jī)山M多變量之間的相關(guān)性。 10.Multidimensional Scaling（多維比例分析）：多維距離或相似性估計(jì)等。11.ReliabilityItem Analysis（可靠性項(xiàng)目分析）：包括trachoric相關(guān)性分析，Crobach 系數(shù)，分半（splithalf

9、）信度分析等。假如您希望有可靠的交通工具，在任何時(shí)間、地點(diǎn)、對(duì)任何人，它都應(yīng)該是可靠的，此種測(cè)試手段的可靠性顯然是需要的。12.Discriminant Analysis（判別分析）：逐步判別法，分類統(tǒng)計(jì)等。判別分析的任務(wù)是根據(jù)已掌握的一批分類明確的樣品，建立較好的判別函數(shù)，使產(chǎn)生錯(cuò)判的事例最少，進(jìn)而對(duì)給定的一個(gè)新樣品，判斷它來自哪個(gè)總體。如在環(huán)境檢測(cè)中，根據(jù)對(duì)某地區(qū)的環(huán)境污染的綜合測(cè)定結(jié)果判斷該地區(qū)屬于哪一種污染類型等。13.Loglinear Analysis（邏輯線性分析）：包括多維列聯(lián)表、殘差統(tǒng)計(jì)和自動(dòng)最優(yōu)模型選擇等。14Survival Analysis(生存分析)。STATISTI

10、CA軟件的操作界面主菜單窗口 :Sta_win.exe 統(tǒng)計(jì)模塊菜單,用圖形和文字表示 窗口的右面為所選模塊的動(dòng)態(tài)注釋，描述模塊的用途和功能 窗口下方由四個(gè)按鈕組成一組選項(xiàng)，分別用于執(zhí)行進(jìn)入選擇模塊（Switch To），編排主菜單順序(Customize List)，關(guān)閉主菜單并轉(zhuǎn)入選擇模塊（End & Switch To）和取消選擇并關(guān)閉主菜單（Cancel）。雙擊所選模塊或用鼠標(biāo)點(diǎn)擊Switch To，將進(jìn)入所選擇模塊操作窗口。其窗口類型依據(jù)轉(zhuǎn)入的模塊不同而不同。 STATISTICA軟件的基本操作處理數(shù)據(jù)的輸入 ：用數(shù)據(jù)與文件管理模塊操作基本統(tǒng)計(jì)操作 ：基本統(tǒng)計(jì)與圖表模塊是最基

11、本的統(tǒng)計(jì)工具：包括8個(gè)選項(xiàng)；Descriptive statistics(描述性統(tǒng)計(jì)參數(shù)計(jì)算)、Correlation matrices(相關(guān)矩陣)、t-test for independent samples(獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn))、t-test for dependent samples(相關(guān)樣本的t-檢驗(yàn))、Breakdown & one-way ANOVA (分組和一維方差分析)、Frequency tables(頻率表)、Tables and banners (表格編輯)、Probability calculator（概率計(jì)算）。結(jié)果的顯示和輸出 ：數(shù)理統(tǒng)計(jì)的結(jié)果可以用圖形、表格

12、、文本文件和報(bào)告的形式給出 ，提供二維圖形（2D Graphs）、三維序列圖形(3D Sequential Graphs)、三維XYZ函數(shù)圖形（3D XYZ Graphs）、多維圖形和圖標(biāo)（nD Graphs & Icons）、分類類圖形(Categorized Graphs)的繪制功能。報(bào)告分成簡(jiǎn)短報(bào)告(Brief)、短報(bào)告(Short)、中報(bào)告(Medium)和長(zhǎng)報(bào)告(Long)四種 STATISTICA軟件的基本操作 處理數(shù)據(jù)的輸入 ：用數(shù)據(jù)與文件管理模塊操作 Data management/MFM操作窗口：提供了16個(gè)選項(xiàng) Create new data file窗口 ：確定輸

13、入數(shù)據(jù)的各項(xiàng)參數(shù) 點(diǎn)擊OK，將進(jìn)入數(shù)據(jù)輸入表 ：依次對(duì)應(yīng)輸入自變量和因變量。用右鍵單擊變量名稱位置，可以打開變量名稱輸入窗口輸入變量名稱。 第三節(jié) 計(jì)算機(jī)在化學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 試驗(yàn)設(shè)計(jì)主要包括科學(xué)實(shí)驗(yàn)方案的確定和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析處理兩部分，前者主要解決用最小代價(jià)獲取最有代表性數(shù)據(jù)，后者主要解決從獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中得出科學(xué)結(jié)論 提供的設(shè)計(jì)方法包括雙水平因子設(shè)計(jì)（two-level factorical designs），響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)（response surface designs），拉丁方設(shè)計(jì)（Latin Squares designs）、Taquchi 魯棒設(shè)計(jì)（Taquchi Robust

14、designs）四種方法。 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)具有實(shí)驗(yàn)方案自動(dòng)生成、能夠處理相對(duì)復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、分析結(jié)果可以用不同方式輸出。 雙水平因子設(shè)計(jì)（two-level factorical designs） 特點(diǎn)：主要解決那些影響因素多，且與結(jié)果之間的相互關(guān)系是單調(diào)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)問題。能夠給出各因素的影響大小和影響方向。 適合進(jìn)行初步影響因素篩選試驗(yàn)設(shè)計(jì) 建立實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表：從主窗口中選擇Experimental Design（實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)）, 在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的菜單窗口中選擇2*(K-p) design (two-level factorial designs)(雙水平因子設(shè)計(jì))。 在對(duì)話窗口設(shè)定實(shí)驗(yàn)因子數(shù)、實(shí)驗(yàn)操作數(shù)和實(shí)驗(yàn)

15、組數(shù) ，給出實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表 在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表中添加一個(gè)空欄用于記載因變量（實(shí)驗(yàn)結(jié)果），并標(biāo)注變量名稱 數(shù)據(jù)分析：選擇Analyze a study，將進(jìn)入實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析模塊。在數(shù)據(jù)處理模塊中首先要在對(duì)話窗口中填入或選擇適當(dāng)參數(shù)。分析結(jié)果的輸出，包括變量分析標(biāo)、協(xié)同作用標(biāo)、關(guān)系曲線等。操作步驟 確定考察因子因子 水平溫 度攝氏度（1）時(shí) 間小時(shí)（2）壓力大氣壓（3）濃度摩爾（4）水分%（5）氧氣%（6）配比A/B（7）110011010012121201531001202輸入實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)參數(shù) 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表參數(shù)設(shè)定得到的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表經(jīng)過調(diào)整的7因子雙水平實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表 合成反應(yīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表 Run123456789

16、10111213141516收率 78885666707580846977908586958386進(jìn)行數(shù)據(jù)分析合成反應(yīng)雙水平因子實(shí)驗(yàn)的變量分析數(shù)據(jù)表 合成反應(yīng)雙水平因子實(shí)驗(yàn)因子影響和協(xié)同作用表 響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)（response surface designs） 功能：響應(yīng)曲面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法適合那些自變量與因變量之間具有非線性關(guān)系，必須使用三個(gè)以上的水平的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，是一種多因子、多水平，可以給出因子間交叉作用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。 建立實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表：選擇Experiment design，在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法選擇窗口中選擇響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)(Response surface design)，在響應(yīng)曲面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)參數(shù)設(shè)定窗口

17、 中設(shè)定參數(shù)，并給出實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表 在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表增加的空欄中填入實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 數(shù)據(jù)分析：本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法增加了Contour plot（等高線圖）、Surface plot（曲面圖）和Parameter estimates & ANOVA (參數(shù)估計(jì)和變量分析)三個(gè)選項(xiàng)，輸出結(jié)果包括變量分析表、參數(shù)估計(jì)表和響應(yīng)因子混合作用矩陣表。拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法(Latin Square Designs) 功能：拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法適合于多水平(多于2)，影響因子不多且因子之間不存在交叉影響，或者交叉影響可以忽略的場(chǎng)合 ， 根據(jù)實(shí)驗(yàn)考察的影響因素（因子）數(shù)目多少，可以分為拉丁方Latin Square（三因子）、

18、正交拉丁方Greco-Latin Square(四因子)，超正交拉丁方Hyper-Greco Latin Suare (多于四個(gè)因子)。 拉丁方特點(diǎn)：1）行數(shù)等于列數(shù)，構(gòu)成一個(gè)正方型。2）填入表格中的因子必須保證每一行或每一列都包含每個(gè)因子的每一個(gè)水平，且該水平僅能出現(xiàn)一次。 正交拉丁方為兩個(gè)拉丁方組合而成，超正交拉丁方為多個(gè)拉丁方組合而成。 每個(gè)影響因子可以采用的水平數(shù)可以在3-9之間選擇，水平數(shù)目不同，可供選擇的拉丁方數(shù)目不同。適合拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的條件 多因子，多水平，影響因子之間不存在或可以忽略交叉影響。 可以用較少的試驗(yàn)次數(shù)，獲得滿意實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析可以通過圖形和表格給出。 比

19、如：考察駕駛員，汽車和燃料添加劑種類對(duì)燃油消耗量的影響關(guān)系，可以認(rèn)為駕駛員，汽車和汽油添加劑之間不存在交叉影響，可以選擇拉丁方設(shè)計(jì)法。采用三因子，四水平，有如下拉丁方供選擇： Car Driver 1 2 3 4 1 A B D C 2 D C A B 字母代表不同燃油添加劑，需要16次試驗(yàn)完成 3 B D C A 而完全試驗(yàn)需要4X4X4=64次 4 C A B D拉丁方的組合 正交拉丁方組合： a b c A B C aA bB cC b c a + C A B = bC cA aB c a b B C A cB aC Ba 超正交拉丁方的組合可以采用同樣方法將三個(gè)以上的拉丁方組合而成。拉

20、丁方可選數(shù)目與影響因子數(shù)目的關(guān)系 水平數(shù) 拉丁方數(shù) 可供選擇其他方案 3 2 1 正交拉丁方 4 3 2 正交拉丁方 1 超正交拉丁方 5 4 6 正交拉丁方 4 超正交拉丁方 6 1 僅提供拉丁方 7 2 1 正交拉丁方 8 2 1 正交拉丁方 9 2 1 正交拉丁方拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基本過程 建立實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表：在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模塊中選擇拉丁方設(shè)計(jì)模塊(Latin Squares， Greco-Latin Squares），在給出的對(duì)話窗中選擇建立試驗(yàn)設(shè)計(jì)表(generate design)。在設(shè)計(jì)(design)選項(xiàng)中選擇影響因子數(shù)目,通過水平數(shù)目(numbers of level)按鈕選擇考察的水平

21、數(shù)目，點(diǎn)擊OK后進(jìn)入下一個(gè)對(duì)話框, 加一個(gè)因變量空欄 并給出設(shè)計(jì)表。 分析結(jié)果以表格和圖表形式給出。操作步驟實(shí)驗(yàn)因子和水平表 1234乙炔/空氣 A0.5/61.0/81.5/102.0/12燃燒器高度 mm B15913進(jìn)樣速度 ml/min C2.45.77.17.5燈電流 mA D6101420四水平正交拉丁方表 A1A2A3A4B1C1D1C3D4C4D2C2D3B2C2D2C4D3C3D1C1D4B3C3D3C1D2C2D4C4D1B4C4D4C2D1C1D3C3D2給出實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)表分析結(jié)果實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性分析 目的：實(shí)驗(yàn)中溢出值的判斷，實(shí)驗(yàn)誤差的估計(jì)，實(shí)驗(yàn)誤差的分布和置信區(qū)間的設(shè)置

22、實(shí)驗(yàn)誤差分析：用標(biāo)準(zhǔn)偏差或變異系數(shù)衡量，實(shí)驗(yàn)誤差的分布用最大值和最小值，以及平均值與真值差表示，測(cè)量值可靠性的判斷用置信度和置信區(qū)間表示 一致性檢驗(yàn)t檢驗(yàn)：不同實(shí)驗(yàn)室或不同分析方法對(duì)同一樣品檢測(cè)值是否一致的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，用兩者的標(biāo)準(zhǔn)偏差，平均值差和t值以及p值表示 實(shí)驗(yàn)誤差分析舉例 氣相色譜進(jìn)樣準(zhǔn)確度分析： 進(jìn)樣10次分別測(cè)定峰面積有如下數(shù)據(jù)： 142.1, 147.0, 146.2, 145.2, 143.8, 146.2, 147.3, 150.3, 149.9, 151.8 (平方毫米)，進(jìn)行誤差分析。 采用基本統(tǒng)計(jì)模塊中描述性統(tǒng)計(jì)分析，得到以下結(jié)果：兩種分析方法數(shù)據(jù)一致性檢驗(yàn)采用基本統(tǒng)計(jì)模

23、塊中獨(dú)立變量的t檢驗(yàn) 方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到如下結(jié)果：極譜法2.212.332.142.272.202.102.25原子吸收法2.202.142.322.252.302.252.28采用原子吸收法和極譜法測(cè)定某材料中鋅的含量，結(jié)果如下：對(duì)這兩種分析方法的一致性進(jìn)行分析。多樣品間一致性及誤差分析 分析目的：檢查不同樣本之間是否存在系統(tǒng)偏差，比較不同樣本的誤差大小。 采用基本統(tǒng)計(jì)模塊的非獨(dú)立變量t-檢驗(yàn)方法。不同實(shí)驗(yàn)室重量法測(cè)定鎢中鎳含量結(jié)果統(tǒng)計(jì)表實(shí)驗(yàn)室測(cè)定值平均值12345611.0651.0811.0811.0641.1071.0771.07921.0731.0811.0771.0501.07

24、71.0771.07231.0801.0901.0701.0801.0901.1001.08541.0971.1091.0731.0891.0971.0971.09451.0531.0551.0501.0591.0531.0611.05561.0841.0441.0841.0761.0931.0731.07671.0611.0501.0471.1181.0571.0781.06881.0521.0611.0731.0361.0481.0401.05291.2031.0491.3161.1181.3221.4831.248給出的變量分析表和誤差分析圖變量間相關(guān)性分析 實(shí)驗(yàn)科學(xué)中數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析可

25、以采用回歸分析解決 回歸分析包括： 線性回歸分析：一元線性回歸、多元線性回歸。 非線性回歸：包括對(duì)數(shù)回歸、指數(shù)回歸、概率回歸、分段線性回歸和自定義回歸分析 回歸的結(jié)果：回歸方程、相關(guān)度R和標(biāo)準(zhǔn)曲線等鈷含量（g/l）0.280.560.841.122.24吸光度（A）0.300.550.821.102.15選擇Linear Regression(線性回歸)模塊 分析結(jié)果多元線性回歸溫度 （oC）102030405060708090壓力(大氣壓)1.51.02.03.02.54.53.50.54.0反應(yīng)速度(mol/h) 2.12.53.23.94.35.25.65.46.7問題：某合成反應(yīng)中反應(yīng)

26、速度與反應(yīng)溫度和施加壓力之間的關(guān)系分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果的表述 根據(jù)表述目的劃分為： 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的定性表述和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的定量表述 根據(jù)表述的形式劃分為： 文字化（包括數(shù)字）表述，圖形化表述，數(shù)學(xué)表述和表格化表述。 本軟件提供的數(shù)據(jù)表述方法 包括上述所有表述方式。不同表述方式的特點(diǎn) 文字表述法：采用文字定量描述變量之間的關(guān)系，清晰直觀，適合進(jìn)行定性和定量表述，但是主觀色彩濃烈。 數(shù)學(xué)表述法：采用數(shù)學(xué)表達(dá)式描述變量之間的關(guān)系，特點(diǎn)是嚴(yán)謹(jǐn)、規(guī)范，但是直觀性不夠，而且要從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中獲得準(zhǔn)確相互數(shù)學(xué)關(guān)系往往難度很大。 列表表述法：將各種原始數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和計(jì)算得到的各種參數(shù)用列成表格的方式給出，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)之間便于參考

27、比較，信息全面，同一張表格內(nèi)可以表述多個(gè)變量間的復(fù)雜關(guān)系。但是變量之間的關(guān)系不易表述清楚。 圖形表述法：是采用點(diǎn)、線、面、色彩和空間相對(duì)位置等表示變量之間的相互關(guān)系。其特點(diǎn)是簡(jiǎn)明、直觀，便于比較和應(yīng)用，但是精確度往往不夠。 Statistica軟件可以提供的表述方法 文字表述方法：長(zhǎng)報(bào)告、中報(bào)告、短報(bào)告和簡(jiǎn)短報(bào)告四種形式。 圖形表述形式：5大類28種圖形形式，圖形的選擇要根據(jù)數(shù)據(jù)類型、變量之間相互關(guān)系和表述目的進(jìn)行選擇。 表格表述形式：提供陣列式表格，表格之間可以建立一定數(shù)學(xué)關(guān)系。 數(shù)學(xué)表達(dá)式方式：主要用于回歸分析，描述變量之間的相互關(guān)系。第七章思考題 1計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件、數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法三者之間的關(guān)系和分工如何？ 2數(shù)理統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與具體化學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)有哪些不同？ 3數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件在處理化學(xué)問題時(shí)都能完成哪些方面的工作？ 4STATISTICA軟件提供了