淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理数学建模论文(15)

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当所设H0为总体参数等于某一定值，而H1为仅从一个方向上偏离此定值者，为单侧检验。单侧检验有如下几个性质：

1．检验两组的差异显著性时，只考虑A ＞B 之意义，不考虑A ＜B 之可能性。 2．检验差值均数的显著性时，只考虑正值的意义，不考虑负值之可能性。 3．检验相关的显著性时，只考虑正相关的意义，不考虑负相关的可能性。

4．为检验多个实验组与一个对照组之差异而进行多重比较时，只考虑在一个方向上的差异，不考虑在另一方向上出现差异之可能性

Ⅱ 显著性检验理论

显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。

抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就得出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。

通常我们会引入p 值作为检验样本观察值的原假设可被拒绝的最小显著性差异水平。

公式7 ()0.05P X x ρ=<=为“显著(significant)” 公式8

()0.01P X x ρ=<=为“极显著(extreme significant)”

5.32模型建立与求解

因为问题中给出1号池发生了轻微水华，因此主要对1号水池进行具体分析就可以得出水华发生的具体区间从而解决问题。建立总磷、磷酸盐磷等六种理化因子与浮游生物密度的关系，对1号池塘每周的六种理化因子在A 和B 两个点的值求平均，得到数据表。

表14：理化因子与浮游生物密度总和

周数 浮游生物密度 总磷 磷酸盐磷 总氮

硝态氮 亚硝态氮 氨态氮 1 52.73 10.18905 0.0674 8.8743 1.1641 18.7008 18.7008 2 296.12 8.3721 0.0432 8.3905 1.2571 20.08185 20.08185 3 274.41 8.744 0.0676 7.81895 1.04295 23.6535 23.6535 4 95.94 9.36255 0.06485 8.3797 0.59715 25.23545 25.23545

5 231.88 8.413 0.0769 8.06715 1.4382 22.2213 22.2213

6 172.29 9.90535 0.0606 6.4773 1.755

7 30.3525

30.3525

7 505.65 5.5932 0.0646 2.75755 1.1598 11.26765 11.26765 8 185.53 6.9944 0.06645 4.10125 2.02835 16.26835 16.26835 9 36.24 9.90585

0.077

4.8385 2.31645 21.6749 21.6749 10 262.41 10.88045 0.06955 6.73425 2.5972 17.66835 17.66835

11 466.12 11.86245 0.15585 8.2514 0.80915 27.014 27.014 12 290 8.7985 0.06245 8.11765 0.7943 12.0263 12.0263 13 554.71 12.53835 0.0849 9.5958 1.43 26.76515 26.76515

14 1064.82 13.6464

0.19775

8.3491 1.651 24.0939 24.0939 15

954.71

14.26685 0.2136

7.3688

1.00515

19.7633

19.7633

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