第一章 描述统计

1.1 试验数据的数字特征

一、反映数据集中趋势的特征值

二、反映数据离散程度的特征值

三、反映数据分布形状的特征值

1.2 频数分布

第二章 参数估计

2.1 总体平均数的区间估计

2.2 总体方差的区间估计

2.3 总体变异系数的区间估计

2.4 总体频率的区间估计

第三章 假设检验

3.1 总体平均数的检验

3.2 两总体平均数的差异显著性检验

一、比较两独立总体平均数的 t 检验

二、比较两相关总体平均数的成对数据的 t 检验

3.3 总体频率的检验

3.4 两总体频率的差异显著性检验

3.5 方差齐性检验

一、两个正态总体的方差齐性检验

二、多个正态总体的方差齐性检验

3.6 独立性检验

一、2×2列联表

二、r×s 列联表

第四章 方差分析

4.1 单因素方差分析

4.2 多重比较

一、对试验处理间各对平均数作全面的比较

二、对试验处理与对照作比较

4.3 无重复试验的双因素方差分析

4.4 等重复试验的双因素方差分析

4.5 不等重复试验的方差分析

4.6 多元方差分析

一、单因素等重复多元方差分析

二、等重复双因素多元方差分析

第五章 常用试验方法的统计分析

5.1 完全随机设计

5.2 成对比较试验

5.3 随机区组设计

一、单因素随机区组设计

二、双因素随机区组设计

三、三因素随机区组设计

5.4 拉丁方设计

5.5 平衡不完全区组(BIB)设计

5.6 正交试验设计

5.7 裂区设计

5.8 系统分组设计

第六章 相关分析

6.1 简单相关系数

6.2 偏相关系数

6.3 复相关系数

6.4 典型相关分析

第七章 回归分析

7.1 一元线性回归

7.2 多元线性回归

一、“一对多”回归

二、“多对多”回归

7.3 逐步回归

7.4 残差分析

7.5 非线性回归

一、能化成线性回归的曲线回归

二、一般非线性回归

第八章 协方差分析

8.1 单因素协方差分析

8.2 双因素协方差分析

第九章 非参数方法

9.1 正态性检验

一、正规的正态性检验

二、检验正态性的其它方法

9.2 两总体的秩和检验

一、比较两独立总体的秩和检验

二、比较两相关总体成对数据的符号秩检验

9.3 多总体秩和检验法

9.4 秩相关

第十章 主成分分析与因子分析

10.1 主成分分析

10.2 因子分析

第十一章 聚类分析

11.1 样本的聚类

一、系统聚类法

二、动态聚类法

11.2 变量的聚类

第十二章 判别分析

12.1 Bayes 准则下的判别分析

12.2 逐步判别

第十三章 林木遗传设计与遗传参数的估算

13.1 半同胞子代测定

一、多点或单点试验，以单株观测值为计算单位

二、多点或单点试验，以小区平均值为计算单位

三、多点或单点试验，数据不`平衡的分析方法

13.2 全同胞子代测定

一、巢式设计

二、测交系设计

13.3 试验材料呈等级关系的遗传测定

13.4 配合力分析

一、测交系的配合力估算与分析

二、双列杂交的配合力估算与分析

13.5 遗传相关分析

附录一 SAS 系统的安装和使用

一、SAS 系统的安装

二、SAS 系统的启动和使用

附录二 外部数据文件的建立与数据的读取

一、建立 SAS 数据集

二、创建外部数据文件

参考文献