二、简答题
?的统计意义是什么？ 1、回归截距、回归系数与回归估计值y2、决定系数、相关系数的意义是什么？如何计算？
3、直线相关系数与回归系数的关系如何？直线相关系数与配合回归直线有何关系？ 三、计算题
试对下列资料进行直线相关和回归分析。
x y
36 0.89
30 0.80
26 0.74
23 0.80
26 0.85
30 0.68
20 0.73
19 0.68
20 0.80
16 0.58
第七章 多元线性回归与多项式回归
一、名词解释
多元回归分析 多元线性回归分析 偏回归系数 复相关系数 最优多元线性回归方程 标准偏回归系数(通径系数) 二、简答题
1.如何建立多元线性回归方程？偏回归系数有何意义？ 2.多元线性回归的显著性检验包含哪些内容？如何进行？
3.在多元线性回归分析中，如何剔除不显著的自变量？怎样重新建立多元线性回归方程？
三、计算题
1. 在麦芽酶试验中，发现吸氨量y与底水x1及吸氨时间x2有关系。请根据下述数据，建立它们之间的关系。
表1 试验数据
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
x1 136.5 136.5 136.5 138.5 138.5 138.5 140.5 140.5 140.5 138.5 138.5
x2 215 250 180 250 180 215 180 215 250 215 215
y 6.2 7.5 4.8 5.1 4.6 4.6 2.8 3.1 4.3 4.9 4.1
2. 某种水泥在凝固时放出的热量y（卡/g）与水泥中4种化学成分的含量有关： x1：3CaO?Al2O3的成分（％） x2：3 CaO?SiO2的成分（％）
x3：4CaO?Al2O3。FeO3的成分（％）
6
x4：2CaO?SiO2的成分（％）
试作y对x1，x2，x3，x4的线性回归分析。试验数据见下表。
序号 x1 x2 x3 x4 y 1 7 26 6 60 78.5 2 1 29 15 52 74.5 3 11 56 8 20 104.3 4 11 31 8 47 87.6 5 7 52 6 33 95.9 6 11 55 9 22 109.2 7 3 71 17 6 102.7 8 1 31 22 44 72.5 9 2 54 18 22 93.1 10 21 47 4 26 115.9 11 1 40 23 34 83.8 12 11 66 9 12 113.3 13
10
68
8
12
109.4
第八章 试验设计基础
一、名词解释
试验设计 试验方案 试验指标 试验因素 因素水平 试验处理 试验单位方案 不完全方案 重复 局部控制 完全随机设计 二、简答题
1.试验设计的目的、意义？
2. 产生试验误差的主要原因是什么？如何避免系统误差、降低随机误差？ 3. 试验设计应遵循哪三条基本原则？这三条基本原则的相互关系与作用为何？4. 常用的试验设计方法有哪几种？各有何优缺点？各在什么情况下应用？
第十章 正交试验设计
一、简答题
1. 什么是正交试验设计？ 2. 正交试验设计的优点。 3. 正交试验设计的三个特点。 4. 正交试验设计步骤是什么？ 5. 如何进行正交试验结果的极差分析？ 6. 如何进行正交试验结果的方差分析？ 7. 极差分析与方差分析的区别？ 二、计算
7
完全 1. 用正交试验方法探讨某种保健饮料的研制。以有效成分含量（%）为试验指标，选用A、B、C三个因素，用L9（34）安排试验，试验方案及结果见表，试作极差分析。
试验号
1 A 1 1 1 2 2 2 3 3 3
2 B 1 2 3 1 2 3 1 2 3
3 4 C 1 2 3 3 1 2 2 3 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 2 3 1 3 1 2
试验结果
0.13 0.15 0.11 0.13 0.10 0.08 0.15 0.17 0.12
2. 为研究某产品的提取损耗率y%，选用L8（27）进行试验设计，要求考察A、B、C、D四个因素及A×B、A×C对试验结果的影响，试验结果见表，试作方差分析。
因 素
试验号
A （1） 1 1 1 1 2 2 2 2
B （2） 1 1 2 2 1 1 2 2
A×B （3） 1 1 2 2 2 2 1 1
C （4） 1 2 1 2 1 2 1 2
A×C （5） 1 2 1 2 2 1 2 1
（6） 1 2 2 1 1 2 2 1
D （7） 1 2 2 1 2 1 1 2
试验结果
y-0.90 0.02 0.08 0.04 0.07 0.04 0.03 -0.04 0.01
1 2 3 4 5 6 7 8
8