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文档简介
2011-分析化学课件-第二章误差及分析数据的统计处理介绍分析化学中误差的概述以及系统误差和随机误差的分类。讨论测量不确定度的计算方法和精度与准确度的定义及计算方法。贡献度分析数据分析探索和解释数据，找出数据中的相关性和模式。饼图可视化数据比例，帮助观察者更好地理解数据分布。回归分析通过建立模型来预测因变量的值，并了解自变量对因变量的影响。相关系数衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。统计显著性检验原理及应用1原理通过比较观察到的数据和理论期望，判断观察到的差异是否真实存在。2单样本t检验用于检验一个样本是否与总体存在显著差异。3双样本t检验用于检验两个样本之间是否存在显著差异。方差分析定义通过比较不同组之间的方差来判断组之间是否存在显著差异。单因素方差分析用于比较一个自变量对因变量的影响。多因素方差分析考虑多个自变量对因变量的影响。交互作用分析两个或多个自变量之间是否存在交互作用。主成分分析特征值衡量主成分解释原始数据变异性的能力。屏风图显示每个主成分的特征值，并帮助确定保留多少个主成分。载荷图显示原始变量与主成分之间的相关性。因子分析1定义将一组观测变量解释为潜在因子的线性组合。2因子载荷衡量每个变量与因子之间的相关性。3公因子和独因子方差解释因子分析模型中的变量间方差的来源。聚类分析层次聚类通过计算样本间的相似性度量将样本分成不同的组别。聚类距离衡量两个样本之间的相似程度。聚类质量评估评估聚类结果的好坏，并选择最佳的聚类个数。数据来源与处理详细描述数据的来源，包括采样
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