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1.
我们知道当一个指标的与其相关的因素愈多，揭示其内部规律就愈加困难，这里有两方面的问题，一是试验如何设计，使得试验次数既少，获得的信息又多，一是如何分析数据。
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2.
在生产和科研中进行一项试验，如果把某些与试验结果有关的量加以考虑，就称这些被考虑的量为因素。如果试验时对每个因素都安排不同的等级，我们称这些不同的等级为水平。例如：考察温度对某一水产品的得率的影响，温度即为因素，做试验时所取的不同温度值就是水平；考察饵料系列、幼体密度、
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3.
上面讨论了k个自变量对一个因变量的线性回归方程如何从数据中分析获得，并可以检验这样的回归方程是否有意义。
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4.
水产工作中要研究各种各样的量。如：鱼的长度和重量，幼虾的尾数和产量等。容易发现，在这类问题中，量与量之间是有关系的。如：长度大的鱼重量也应大，幼虾很少的年份产量不会高。然而这些感性的想法往往是比较粗浅和模糊的，需要一种科学地描述这种关系的方法。而回归分析就是用数学的方法来研究量与量之间的关系，并且提供一种描述这种关系的简单而又实用的数学表达式，以致于巳知某些量的数值后，
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5.
∑是希腊字母σ的大写，读作“西格马”，在数学中用它来表示连加的运算，是数理统计中经常用它表示公式或推导公式的符号，如果不熟悉它的含义和运算法则，阅读有关的材料就会感到困难，熟悉这一符号的同志，可以直接越过这一内容，从第一讲开始看起。
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6.
显著性检验是统计方法中的一个重要的部分，但它往往不易被初学的人理解和掌握。实际工作中，时常会遇到显著性检验的问题，例如我们在不同的海域上打到了黄花鱼，测量了一些鱼的指标，从这些指标来看，它们是否是属于同一种群的?在统计上就是这两个总体是否存在显著性差异。又如人工养殖的研究中，不同的养殖方法是否在产量上真的有所区别，这也是一种显著性检验的问题。
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7.
在上一讲中，我们用1→1的回归方法，给出了分别用渤海、莱洲和辽东三个海湾的对虾试捕尾数预报年产量的公式。在这些公式中，只考虑一个海湾对整个年产的影响，而对虾的年产量却是这三个海湾产量的和。因此，合理的预报应联系三个海湾的试捕尾数，即考虑y与x1、x2、x3三者间的关系。这是一个1→1回归所无法处理的问题，属于多→1的情形。
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