> 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。
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。
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