試驗(yàn)設(shè)計(jì)與大數(shù)據(jù)處理技能訓(xùn)練報(bào)告材料

1、試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理技能訓(xùn)練課程訓(xùn)練報(bào)告專 業(yè)：班 級(jí)：學(xué) 號(hào)：姓 名：技能訓(xùn)練報(bào)告寢室訓(xùn)練組號(hào)8訓(xùn)練日期訓(xùn)練場所2013 11 30【訓(xùn)練內(nèi)容】1. 試驗(yàn)方案的設(shè)計(jì);2. 直觀分析法處理數(shù)據(jù);3. 方差分析法處理數(shù)據(jù)【訓(xùn)練目標(biāo)】方差分析目的不同的豆渣粉添加量與不同的試樣對(duì)面團(tuán)彈性的影響是否存在差異 【方法原理】可用文字加圖形、曲線、公式等形式闡述方差分析的根本原理方差分析之所以能將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的總變異分解成各種因素所引起的相應(yīng)變異，是依據(jù)總平方和自由度的可分解性而實(shí)現(xiàn)的。方差即標(biāo)準(zhǔn)差的平方，是平方和與相應(yīng)自由度的 比值。在方差分析中通常將各種方差稱為均方。設(shè)一個(gè)試驗(yàn)共有k個(gè)處理，每個(gè)處理n個(gè)重復(fù)，

2、如此該試驗(yàn)資料共有 nk個(gè)觀測(cè)值。 單因素試驗(yàn)結(jié)果總平方和、處理間平方和、處理內(nèi)平方和的關(guān)系式：1xjSSrSSt2 Xi. n i 1SS=SS-SS各處理的自由度:dftk 1dfe dfr dft各平方和除以各自的自由度便得到總均方、處理間均方和處理內(nèi)均方，即:MSt SSt/dfrMSt SS / dftMSe SSe / dfeMSe實(shí)際是各處理內(nèi)變異的合并均方。上式從均方角度反映了總變異、處理間變異和處理內(nèi)變異【訓(xùn)練步驟】用流程圖闡述或用文字分條闡述，要求語言簡練，層次清楚氓 OneAVay ANOVi； UntitledSave Options ITestsMeansPlotsT

3、itlesVfl HabitsIE:22 Thursday, hloverrber 38, 20131The ANOVA ProcedureClass L«vcl Inforwati&qCla&sLevels ValuesNumber of Observations Read Number of ObiEr-vdticini Ubed151518:22 Thursday t4oveffber 弓比 29132The AMOVA ProcedureDependent Variable: BSourceQFr &>Hemi SquareF VdluePr &

4、gt; TModel40,06149333&.015373336.410.3080Error】00.924600069.GO24G0&0Corr*eted Total14S.0S54B333R-SqtareCoeff VarRoot MSBB Mean©.71927®18.&99680,0435990.270667S&urcc&FAnovaMeanSquareF ValuePr > FA4® ,061495350r 01537356.4110:22 Thursday, No'/enbe- 30* 20133Th

5、e ANDVA P"oc已du廠吧Duncan"s Multiple ange Test for 3NO*E: This test controLs the Type I 匚ompa risonwise 已ror ratej, not the 皂xperimentwise error rate AlphaError Degrees ofError (Mean 5qareFreedom100.024Uumber of Means2345Criti匚Range.08913.M314.09556B9701Feani z_Lth the iamcle ttrr' art n

6、ot"呂nIf Lcantly dif f tr en t.Duncan Grouplr>gMeanNAAe.isic?34B0.2940032BB0.2433333eB0.2233331B60.216G035【結(jié)果分析與討論】給出軟件操作的步驟包括數(shù)據(jù)輸入過程，并對(duì)結(jié)果的正確性進(jìn)展討論因?yàn)閜v0.05,所以否認(rèn)H。，即5種豆渣粉添加量對(duì)面粉的內(nèi)聚性影響存在差距所以 進(jìn)展多重比擬，多重比擬的結(jié)果為第 4組與第2組存在差異，第2組與第3組，第3組 與1組，第1組與第5組不顯著，所以在1、2、3、5組對(duì)面粉的內(nèi)聚性影響一樣?！居?xùn)練體會(huì)與建議】談本次技能訓(xùn)練的收獲，并對(duì)如何更好地開展

7、技能訓(xùn)練談看法本實(shí)驗(yàn)符合本學(xué)期學(xué)習(xí)內(nèi)容，對(duì)所學(xué)內(nèi)容進(jìn)展了加強(qiáng)訓(xùn)練。使我們學(xué)到很多excel的東西，希望以后能多開展此項(xiàng)訓(xùn)練，再開展此項(xiàng)訓(xùn)練時(shí)的題目能更多樣化，題目更新 穎。技能訓(xùn)練報(bào)告二訓(xùn)練場所寢室訓(xùn)練組號(hào)8訓(xùn)練日期2013 11 30【訓(xùn)練內(nèi)容】1、利用數(shù)據(jù)資料制作因素指標(biāo)趨勢(shì)圖；2、單向分類資料的方差分析；【訓(xùn)練目標(biāo)】正交試驗(yàn)?zāi)康模和ㄟ^分析各種輔料對(duì)總分的影響，確定該方便食品制作的最優(yōu)配方?！痉椒ㄔ怼靠捎梦淖旨訄D形、曲線、公式等形式闡述正交設(shè)計(jì)的原理在試驗(yàn)中，每個(gè)試驗(yàn)因素在變化的 X圍內(nèi)選幾個(gè)水平，就好比是在試驗(yàn)空間內(nèi)打上 網(wǎng)絡(luò)，如果網(wǎng)上的每個(gè)交點(diǎn)都做試驗(yàn)，就叫做全面試驗(yàn)。全面試驗(yàn)自然能

8、反映試驗(yàn)空間的全面情況，但試驗(yàn)的點(diǎn)數(shù)往往太多。3因素3水平的全面試驗(yàn)點(diǎn)數(shù)為 33 27個(gè)，4因素3水平的全面試驗(yàn)為34 81個(gè)，5因素3水平 的全面試驗(yàn)點(diǎn)數(shù)為35 243個(gè)，這在試驗(yàn)中常常是不可能做到的。按附表 18從27個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)中挑選出來的9個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)B1B2B3AA1B1C1AB2C2A1 B3C3A2A2 B1C2A2B2C3A B3C1AA3 B1C3A3B2C1A B3C2上述選擇，保證了每兩個(gè)因素的各個(gè)水平在試驗(yàn)中各搭配一次。對(duì)于A,B,C三個(gè)因素來說，是在27個(gè)全面試驗(yàn)點(diǎn)中只做9個(gè)試驗(yàn)，僅僅是全面試驗(yàn)的1/3.【訓(xùn)練步驟】用流程圖闡述或用文字分條闡述，要求語言簡練，層次 1極差分析

9、法處理號(hào)A 發(fā)酵溫度料液比C麓糖添加量D指標(biāo)V1 11 (22)1 (1:50)1 (18*)312 (1:33)2 (201)1n313 (1:25)3 (22%)273 J42 (25)12252231623131 73 (28)1318321393322&9妲里號(hào)ABCD指標(biāo)y發(fā)酵溫度斜液比蔗糖添加量F 11 (22)1 (1:50)1 C18«36912 (1:33)2 C2OM5171fr 313 (1:25)3 C22H)273rr 42（25）L22745223171匚6231372IT 73 (28)13173匚3321366F 9332269卜213.021

10、6. 0215.0215.0卜21L0215. 021. 0216. 0卜J20S.0214. 0217. 0207. 0klJ71.072.071+ 771. 7k卻72.37L 7?L372.0k對(duì)69.37L 372+369.0RH3.00. 71+ 03 0主次順序A>C>B最有水平組合；2方差分析Factorial ANOVAi MeansComparisons Breakdcwn LS Means.ComparLon mthcdDuncan * s multiple-ranetestIFSignificance Le'/el ；p?e5LUAEffect / m

11、etliQd ;BA / Duncan's multiple'rarC0 / Duncan1 s (n<iltiple-rar C / Duncan's wiultiple - rar門w|Main effects;陽5珅 |19:35 'ThursdayjDecenber lj 20LB1lhe 6l_M ProcedureCla££ Level InfarmatlonClassLtve丄sValuesA31 23B31 23cz1 23INI umber of Obcervationt Rad Nunbe of Otservatio

12、ms UsedQ9la:Jb Ihursdayjecenber 丄工20132lhe Gl_M ProcedureDependent Variable: DSourceDFiLirn ofSquareshe an Squaref ValuePr > FModel642,6666&6677.111111111.73&.4106trro"£8.222222224丄丄丄丄丄丄丄丄CorrectEd Total850.888359R-5qufir#Coeff VarRootMSED Hean&.83S42S2.3602332.02758&7G.

13、8&8S9SourceCF_ype III ssan SquareF vluePr > -13.5555555611,5555555$17.55555556n.7777777S5,777777753 l7777777B1.651*412.140.37760.415719:35 "hursda/, December 1, 2013The 61/' PQceridr?Duncan Multiple Range Tcit ftr DWJTE: This test contro" the Type I corpsrisonwi se errorrate, no

14、t the eMperimentwise ?"rcr rate.AlphaE”rcr Degrees of Fireedom E"rcr Mean SquareNunber of Medns 匚riticalRange7 123Meais 叫it卜 the smeletter are not significntLy dtffererr,IXincan groupingMean72.13371.000A69,3331Q ： Thurda/, DrFflihr 1 f J&l 1 迄Tht GiM ProcedureDuncan rs Multiple Range T

15、est for 0MOTE: This test fontrdw the Type I cowpari&orwise error rate, not the experinentwise ror rateMpha05Error Degrees of Freedom2Error Mean Square4,111111dumber of MeansHe Fin« withlimp杲廠& not cignificantly difrnt Duncan GroupingMeanN6A72,06031AA71.33333AA69.33332Critical Range19;35

16、 rhurado December lt 2135The GLM ProctdureDuncanFs Multiple Range Test for 0NOTE; This test contr<dw the Type I compar-isonwise error rate, not the experimentwise error ratePAlph 6.05 Error Degrees of Freedom 2 Error Mean Square 4.111111了. 125Number of MeansCritical RngeMeans wi+h thesane lstter

17、are notsignificantly different.Mean72.33371-333詒曲0Duncan GroupingAAA【結(jié)果分析與討論】給出軟件操作的步驟包括數(shù)據(jù)輸入過程，并對(duì)結(jié)果的正確性進(jìn)展討論極差分析法中發(fā)酵溫度對(duì)紫甘薯酒的發(fā)酵影響最大， 其次是蔗糖添加量，最后是料液比 因此我們的最優(yōu)水平組合為 A2B2C3，即發(fā)酵溫度為25度，料液比為1:3，蔗糖添加濃度為22%是發(fā)酵紫甘薯酒的最優(yōu)工藝。【訓(xùn)練體會(huì)與建議】談本次技能訓(xùn)練的收獲，并對(duì)如何更好地開展技能訓(xùn)練談看法本實(shí)驗(yàn)符合本學(xué)期學(xué)習(xí)內(nèi)容，并對(duì)正交設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)了解了很多。使我們學(xué)到很多東西 如正交表的選擇，正交試驗(yàn)的設(shè)計(jì)等。希望

18、以后能多開展此項(xiàng)訓(xùn)練。對(duì)于試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理方法，在以后的實(shí)驗(yàn)中要不 斷去實(shí)踐與體會(huì)。技能訓(xùn)練報(bào)告三訓(xùn)練場所寢室訓(xùn)練組號(hào)8訓(xùn)練日期2013 11 30【訓(xùn)練內(nèi)容】1、利用數(shù)據(jù)資料做出散點(diǎn)圖；2、回歸方程的建立和顯著性檢驗(yàn)；3、相關(guān)系數(shù)的計(jì)算。【訓(xùn)練目標(biāo)】弄清楚利用exceI做散點(diǎn)圖的方法與步驟，如何用軟件計(jì)算相關(guān)系數(shù)，建立回歸方 程同時(shí)做顯著性檢驗(yàn)?！痉椒ㄔ怼靠捎梦淖旨訄D形、曲線、公式等形式闡述在分析化學(xué)實(shí)驗(yàn)中，常用標(biāo)準(zhǔn)曲線法進(jìn)展定量分析，通常情況下的標(biāo)準(zhǔn)工作曲線是 一條直線。標(biāo)準(zhǔn)曲線的橫坐標(biāo)（X）表示可以準(zhǔn)確測(cè)量的變量（如標(biāo)準(zhǔn)溶液的濃度），稱為 普通變量，縱坐標(biāo)（Y）表示儀器的響應(yīng)值（也稱

19、測(cè)量值，如吸光度、電極電位等），稱為 隨機(jī)變量。當(dāng)X取值為X1, X2,Xn時(shí)，儀器測(cè)得的丫值分別為丫1, Y2,Yn。 將這些測(cè)量點(diǎn)Xi, Yi描繪在坐標(biāo)系中，用直尺繪出一條表示 X與丫之間的直線線性關(guān) 系，為Y=AX+B這就是常用的標(biāo)準(zhǔn)曲線法。用作繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線的標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)，它的含量X圍應(yīng)包括試祥中被測(cè)物質(zhì)的含量，標(biāo)準(zhǔn)曲線不能任意延長。用作繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線的繪圖紙 的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的標(biāo)度以與實(shí)驗(yàn)點(diǎn)的大小均不能太大或太小，應(yīng)能近似地反映測(cè)量的精度?！居?xùn)練步驟】用流程圖闡述或用文字分條闡述，要求語言簡練，層次清楚匱衰向辱r歩冢之圖衰遠(yuǎn)頓標(biāo)題坐標(biāo)迪丄壁蔓丄圜例數(shù)據(jù)標(biāo)志圖夷桶題X）:亞硝酸鹽標(biāo)淮曲線敷值軸

20、（D一濃度數(shù)值釉理L：呱光團(tuán)21寓分類00軸加；取消 1K上一步®爪一步如I諭®亞硝酸鹽標(biāo)準(zhǔn)曲線+吸光度2345678濃度6 50 0O4 3 2 1 (0 0 0 0度光吸濃度*吸光度線性（吸光度）【結(jié)果分析與討論】給出軟件操作的步驟包括數(shù)據(jù)輸入過程，并對(duì)結(jié)果的正確性進(jìn)展討論該回歸方程為y=0.5269x+0.0171，相關(guān)系數(shù)為氏=0.9918，相關(guān)系數(shù)越大越好，該 回歸方程的各濃度點(diǎn)均勻的分布在回歸曲線的兩側(cè)， 說明亞硝酸鹽的濃度與吸光度近似 成正比關(guān)系?！居?xùn)練體會(huì)與建議】談本次技能訓(xùn)練的收獲，并對(duì)如何更好地開展技能訓(xùn)練談看法通過實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)到了很多知識(shí)。怎么做回歸曲線，

21、如何求相關(guān)系數(shù)。 希望以后的訓(xùn)練內(nèi)容能更全面，更能吸引同學(xué)們的做題興趣。技能訓(xùn)練報(bào)告四訓(xùn)練場所寢室訓(xùn)練組號(hào)8訓(xùn)練日期2013 11 30【訓(xùn)練內(nèi)容】用excel進(jìn)展t統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)并對(duì)結(jié)果進(jìn)展分析【訓(xùn)練目標(biāo)】統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)康模号宄滦蜏p肥產(chǎn)品在12只老鼠試驗(yàn)前后是否起到了減肥的作用?！痉椒ㄔ怼靠捎梦淖旨訄D形、曲線、公式等形式闡述 統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的根本原理統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)，首先是對(duì)研究總體提出假設(shè)，然后在此假設(shè)下構(gòu)造適宜的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì) 量，并由該統(tǒng)計(jì)量的抽樣分析計(jì)算樣本統(tǒng)計(jì)量的概率，再根據(jù)概率值的大小作出承受或 否認(rèn)假設(shè)的推斷。1.對(duì)研究總體提出假設(shè) 對(duì)總體有兩個(gè)假設(shè)，一個(gè)是被檢驗(yàn)的假設(shè)， 用H。表示。其內(nèi)容通常是假設(shè)被檢驗(yàn)的兩個(gè)總體均值相等。通過檢驗(yàn)，無效假設(shè)H °可能被承受,也可能被否認(rèn)。與無效假設(shè)相對(duì)應(yīng)的還有一個(gè)假設(shè)，叫備擇假設(shè)，記作HaHo成立的前提下，構(gòu)造適宜的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，估計(jì)實(shí)驗(yàn)外表效應(yīng)由誤差造成的概率N(0,1)