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最后习惯性的将废液、废弃物放入回收装置。

他脱下工作服,轻轻吐了一口气,然后走出实验室开始舒展筋骨。

他原来的计划是半天将其测定完毕,但是他制定好的计划被打乱也不是一次两次了。

只要今天能够顺利完成任务,也就达到心理预期了。

旁边的刘献华跟着他走出去,已经是不知道说些什么好了。

看着他的动作由生涩再到顺滑,简直浓缩了从新手到老司机的所有历程。

原以为他在理论上比较有天赋,没想到对实验好像也能触类旁通。

这就是国一金牌冠军的实力吗?

真的是怪物啊!

他忍不住一直在心中感慨。

这时,他才有功夫问道:“你测这东西有什么用?”

“无非是一些氧化还原作用,这似乎是偏化学向的内容啊?”

陆时羡达到了自己来时的目标,现在心情正好,便跟他开了一个玩笑。

“你猜啊,猜我想干什么?”

刘献华没好气地回应:“你猜我猜不猜?”

既然陆时羡要保持神秘,他也不细问。

对他而言,无论陆时羡做的什么实验,对他这个层次看来,都是很low的那种。

“你实验做完了吧?那我就溜了。你是快弄完了,我的论文还没着落呢!”

说完,刘献华终于完成了他工具人的使命,直接开溜了。

而陆时羡则是准备先去填饱肚子,对他而言最艰难的一关已经完成了。

对于这种实验而言,只要得到了数据,剩下的工作就非常简单了。

吃完午餐,陆时羡在金陵大学的电子阅览室随便找了台电脑。

第一题的实验设计早就完成了。

现在的任务是第二题试验数据整理与特征数计算。

其实有专门的数据处理软件的,前世他用的比较多的就是江浙大学开发的DPS数据处理系统、Statistical以及Matlab软件。

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不过就这种程度的数据处理,恕他直言,他用Excel电子表格就能完成。

将数据使用Microsoft Excel 2008录入和整理。

他所得的数据都是属于连续性变数资料,一般而言直接进行排序、求极差、确定组数和组距、选定组限和组中值以及归组之后,这个过程也就完成了。

接着插入函数众数Mode、中位数Midian、算术平均数Average、几何平均数Geomean、四分位值Quartile、标准差Stdev和方差Var。

接下来是第三题统计推断。

这个步骤他需要完成的任务是参数估计,因为样本数本来就不多,所以他使用样本统计量的值作为总体参数的估计值,也就是点估计。

然后是抽样分布,分别进行X^2(卡方)分布、t分布以及F分布的计算。

X^2分布是方差的抽样分布,它说明的是,从正态分布的总体中随机抽样,所的样本的方差S^2接近于总体方差的可能性。

t分布是随机变量 x ~ N (0,1), y ~ x 2 ( n ),且 x 与 y 独立,记为 t ( n )。

F分布是X、Y为两个独立的随机变量,X服从自由度为k1的卡方分布,Y服从自由度为k2的卡方分布,这2 个独立的卡方分布被各自的自由度除以后的比率这一统计量的分布。

接下来就来到最关键的一步。