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試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析——從宏觀到微觀

包郵 試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析——從宏觀到微觀

出版社：科學(xué)出版社出版時間：2022-08-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 301頁
中 圖 價:¥73.9(8.3折) 定價  ¥89.0 登錄后可看到會員價
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試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析——從宏觀到微觀 版權(quán)信息

  • ISBN：9787030728050
  • 條形碼：9787030728050 ; 978-7-03-072805-0
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析——從宏觀到微觀 本書特色

大量的頂級期刊文章分析，帶來***的實驗過程分析和成果展示必要準(zhǔn)備

試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析——從宏觀到微觀 內(nèi)容簡介

本書系統(tǒng)介紹了生物學(xué)試驗設(shè)計的特點、試驗設(shè)計原則和數(shù)據(jù)分析原理，并列舉了典型案例，編著上力求創(chuàng)新。全書分兩篇十二章。**篇介紹試驗設(shè)計原則及案例分析，包括試驗設(shè)計概述、常用試驗設(shè)計方法、生態(tài)學(xué)試驗設(shè)計典型案例、農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗設(shè)計典型案例、動物學(xué)試驗設(shè)計典型案例、分子生物學(xué)試驗設(shè)計典型案例、細(xì)胞生物學(xué)試驗設(shè)計典型案例以及轉(zhuǎn)錄組學(xué)試驗設(shè)計典型案例；第二篇介紹數(shù)據(jù)分析原理及應(yīng)用軟件，包括數(shù)據(jù)分析的基本原理、利用Excel進(jìn)行統(tǒng)計分析、利用SASs進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以及R語言實踐。本書還提供配套的數(shù)字化教學(xué)資源，包括數(shù)據(jù)文件及軟件分析過程和結(jié)果。

試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析——從宏觀到微觀 目錄

目錄
**篇　試驗設(shè)計原則及案例分析
**章　試驗設(shè)計概述　2
**節(jié)　生物學(xué)試驗設(shè)計的特點、基本要素與注意事項　2
第二節(jié)　試驗設(shè)計的基本原則　5
第三節(jié)　試驗誤差及其控制途徑　8
第四節(jié)　試驗設(shè)計的基本程序　11
【延伸閱讀】　14
【思考練習(xí)題】　14
第二章　常用試驗設(shè)計方法　15
**節(jié)　抽樣調(diào)查　15
第二節(jié)　隨機區(qū)組設(shè)計　18
第三節(jié)　平衡不完全區(qū)組設(shè)計　21
第四節(jié)　裂區(qū)設(shè)計　23
第五節(jié)　拉丁方設(shè)計　26
第六節(jié)　正交設(shè)計　28
第七節(jié)　二進(jìn)制在試驗設(shè)計中的應(yīng)用　31
【延伸閱讀】　34
【思考練習(xí)題】　34
第三章　生態(tài)學(xué)試驗設(shè)計典型案例　35
**節(jié)　生態(tài)學(xué)試驗設(shè)計的特點及主要類型　35
第二節(jié)　種群動態(tài)與種間關(guān)系　36
第三節(jié)　群落結(jié)構(gòu)、動態(tài)與功能　42
第四節(jié)　生態(tài)系統(tǒng)能量流動與物質(zhì)循環(huán)　48
【延伸閱讀】　55
【思考練習(xí)題】　56
第四章　農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗設(shè)計典型案例　57
**節(jié)　農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗設(shè)計的特點及主要類型　57
第二節(jié)　作物育種　58
第三節(jié)　有害生物控制　64
第四節(jié)　重要農(nóng)藝性狀的分子和遺傳基礎(chǔ)　73
【延伸閱讀】　79
【思考練習(xí)題】　79
第五章　動物學(xué)試驗設(shè)計典型案例　80
**節(jié)　動物學(xué)試驗設(shè)計的特點及主要類型　80
第二節(jié)　嗅覺與動物定向和聚集　81
第三節(jié)　味覺與動物取食　86
第四節(jié)　動物對逆境的適應(yīng)　89
【延伸閱讀】　95
【思考練習(xí)題】　95
第六章　分子生物學(xué)試驗設(shè)計典型案例　96
**節(jié)　分子生物學(xué)試驗設(shè)計的特點及主要類型　96
第二節(jié)　生物大分子相互作用　97
第三節(jié)　生物大分子修飾　107
第四節(jié)　生物大分子數(shù)量變化　112
第五節(jié)　基因編輯技術(shù)　118
【延伸閱讀】　124
【思考練習(xí)題】　125
第七章　細(xì)胞生物學(xué)試驗設(shè)計典型案例　126
**節(jié)　細(xì)胞生物學(xué)試驗設(shè)計的特點及主要類型　126
第二節(jié)　細(xì)胞增殖與細(xì)胞周期　127
第三節(jié)　細(xì)胞凋亡　131
第四節(jié)　細(xì)胞衰老　137
第五節(jié)　腫瘤細(xì)胞惡性程度的評估　142
第六節(jié)　細(xì)胞信號的傳導(dǎo)　146
【延伸閱讀】　151
【思考練習(xí)題】　152
第八章　轉(zhuǎn)錄組學(xué)試驗設(shè)計典型案例　153
**節(jié)　轉(zhuǎn)錄組測序試驗設(shè)計的特點及文庫類型　153
第二節(jié)　轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫及分析流程　160
第三節(jié)　可變polyA測序　168
第四節(jié)　選擇性啟動子測序　175
第五節(jié)　小RNA測序　179
【延伸閱讀】　186
【思考練習(xí)題】　187
第二篇　數(shù)據(jù)分析原理及應(yīng)用軟件
第九章　數(shù)據(jù)分析的基本原理　190
**節(jié)　數(shù)據(jù)的描述　190
第二節(jié)　假設(shè)檢驗原理　193
第三節(jié)　參數(shù)檢驗　199
第四節(jié)　非參數(shù)檢驗　204
第五節(jié)　卡方檢驗分析　209
第六節(jié)　線性回歸分析　215
第七節(jié)　檢驗的功效和樣本大小　224
第八節(jié)　多重檢驗校正　227
【延伸閱讀】　229
【思考練習(xí)題】　229
第十章　利用Excel 進(jìn)行統(tǒng)計分析　231
**節(jié)　Excel簡介及常見操作技巧　231
第二節(jié)　方差分析　233
第三節(jié)　回歸分析　236
第四節(jié)　相關(guān)分析　239
第五節(jié)　試驗結(jié)果解讀與呈現(xiàn)　243
【延伸閱讀】　245
【思考練習(xí)題】　245
第十一章　利用SASs進(jìn)行數(shù)據(jù)分析　246
**節(jié)　SASs背景與基礎(chǔ)操作　246
第二節(jié)　探索性數(shù)據(jù)分析　251
第三節(jié)　參數(shù)估計與假設(shè)檢驗　252
第四節(jié)　相關(guān)和回歸分析　261
第五節(jié)　多元統(tǒng)計分析　263
【延伸閱讀】　268
【思考練習(xí)題】　268
第十二章　R語言實踐　269
**節(jié)　R的原理與基礎(chǔ)操作　269
第二節(jié)　探索性數(shù)據(jù)分析　272
第三節(jié)　假設(shè)檢驗與參數(shù)估計　280
第四節(jié)　多元統(tǒng)計分析　290
【延伸閱讀】　292
【思考練習(xí)題】　292
主要參考文獻(xiàn)　293
附錄　294
附錄1　數(shù)據(jù)文件及電子文檔　294
附錄2　Box匯總表　295
附錄3　實用價值較大的平衡不完全區(qū)組設(shè)計方案　296
附錄4　常用標(biāo)準(zhǔn)拉丁方　298
附錄5　常用正交表　299
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試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)分析——從宏觀到微觀 節(jié)選

**篇試驗設(shè)計原則及案例分析 **章試驗設(shè)計概述 在20世紀(jì)20年代至40年代初，英國科學(xué)家費希爾（R.A.Fisher）運用拉丁方設(shè)計解決了長期未能解決的試驗條件不均勻問題，并將這一方法應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。隨后，英、美、蘇等工業(yè)化國家將試驗設(shè)計及其分析方法推廣到工業(yè)領(lǐng)域。日本統(tǒng)計學(xué)家田口玄一博士于1949年創(chuàng)造了正交試驗設(shè)計方法。我國學(xué)者王元、方開泰等于1978年創(chuàng)立了均勻試驗設(shè)計方法。目前，試驗設(shè)計作為相對獨立的一門學(xué)科，正在生物、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮越來越大的作用。 **節(jié)生物學(xué)試驗設(shè)計的特點、基本要素與注意事項 一、生物學(xué)試驗設(shè)計的特點 生物是有生命的，存在節(jié)律特性，以及取食、生長、代謝、發(fā)育、繁殖等生理活動，受環(huán)境影響較大。因此，控制非處理因素很重要。 生物學(xué)試驗設(shè)計的主要特點包括以下幾點。 （1）試驗材料個體差異較大。一般來說，獲取純合一致的試驗材料不易，有時（如大動物）甚至很困難。因此，常常需要利用局部控制原則，對非處理因素進(jìn)行局部控制，隨機區(qū)組設(shè)計是常用的試驗設(shè)計方法。 （2）取樣時間很關(guān)鍵。因為生物常常具有特定的節(jié)律性，因此取樣時間不僅要固定在一天的某個時間，而且取樣時間要有針對性（針對所研究的問題）。在岡比亞按蚊中，至少有2000個以上的基因具有節(jié)律性表達(dá)特性。一些農(nóng)藥在每天不同時間點具有不同的殺蟲效率，例如，吡蟲啉在中午12：00對褐飛虱的防治效果比下午16：00高約20%，敵蠅威對蟑螂的毒性在夜間相對較大。又如，在分析食物消耗和大鼠活動的數(shù)據(jù)之后發(fā)現(xiàn)，作為夜行生物的大鼠進(jìn)食大部分是在黑暗的時候，在晚上11點～早上5點這個時間段中，大鼠的食物消耗變動很少，因此在研究食物對大鼠某些指標(biāo)的影響時，在凌晨4點左右取樣較好。 （3）經(jīng)常需要利用突變體材料作為對照，特別是研究基因功能時。一種方法是通過基因敲除或過表達(dá)獲得突變體（然后測定各種生物學(xué)參數(shù)或指標(biāo)），另一種方法是篩選自然變異材料。 （4）需要設(shè)置稍多的重復(fù)數(shù)。在試驗過程中，有時會出現(xiàn)生物發(fā)育不正常甚至死亡等現(xiàn)象，因此在實際操作時通常需要設(shè)置稍多的重復(fù)數(shù)，以確保有足夠的有效重復(fù)數(shù)，以便獲得可靠的觀測指標(biāo)值。 （5）試驗周期較長。有些生物（如酵母、大腸桿菌、果蠅等）世代發(fā)育時間較短，因此作為試驗材料有一定的優(yōu)勢。有些生物（如楊樹）的生長期很長，獲得試驗數(shù)據(jù)的難度就較大。 二、試驗設(shè)計的基本要素 試驗設(shè)計的基本要素包括試驗因素、試驗單元和試驗效應(yīng)。 1.試驗因素 試驗因素簡稱為因素或因子，是試驗中所研究的影響試驗效應(yīng)的原因或原因組合，常用大寫英文字母表示。因素的具體取值稱為水平，可用A1、A2、A3等表示。確定因素水平的數(shù)量及具體數(shù)值需要專業(yè)知識，常常需要閱讀文獻(xiàn)來確定。在缺乏文獻(xiàn)時，可以先做預(yù)試驗。因素水平選取得過于密集，試驗次數(shù)就會增多，許多相鄰的水平對結(jié)果的影響十分接近，將會浪費人力、物力和時間，降低試驗的效率。 因素可分為固定因素（可控因素）和隨機因素（非可控因素）。例如，人為設(shè)置的溫度是固定因素，大麥中的水分是隨機因素。 2.試驗單元 試驗單元是試驗中能接受不同試驗處理的獨立的試驗載體，實際上就是根據(jù)研究目的而確定的觀測對象。例如，比較不同水稻品種的產(chǎn)量時，水稻是試驗單元；比較畢赤酵母處理前后的抑菌效果時，畢赤酵母是試驗單元；比較褐飛虱不同地理種群的抗藥性時，褐飛虱是試驗單元。 在醫(yī)學(xué)和生物學(xué)試驗中，試驗單元也稱為受試對象，選擇受試對象不僅要依照統(tǒng)計學(xué)原理，還要考慮到生理和倫理等問題。例如，在選擇動物為受試對象時，要考慮動物的種屬品系、窩別、性別、年齡、體重、健康狀況等。 3.試驗效應(yīng) 試驗效應(yīng)是試驗因素作用于試驗單元的反應(yīng)，是研究結(jié)果的*終體現(xiàn)。觀察或獲取體現(xiàn)試驗效應(yīng)的指標(biāo)時，要特別注意隨機的重要性。例如用A1、A2、A3、A4和A5五種飼料飼喂家雞，一個月后稱重。如何體現(xiàn)稱重對象的隨機性就很重要，因為家雞存在代謝活動，人為的稱重早或稱重晚都會導(dǎo)致結(jié)果不正確。 而且，試驗效應(yīng)要具體，不能模糊。例如，研究三種飼料對生豬增重的影響，其效應(yīng)是增加的體重，很明確。又如，研究溫度對赤眼蜂的影響，試驗效應(yīng)就不夠具體，到底是什么影響，沒有清晰說明。 三、生物學(xué)試驗設(shè)計的注意事項 制定生物學(xué)試驗計劃時，需要注意以下五點。 1.試驗?zāi)康囊鞔_ 試驗?zāi)康拿鞔_，就是要明確該試驗需要解決的科學(xué)問題。科學(xué)問題的重要性決定了試驗的價值。試驗?zāi)康某３Ｍㄟ^具體的觀測指標(biāo)來實現(xiàn)，因此觀測指標(biāo)要具體，例如鑒定某個受體的配體。在研究生介紹研究計劃時，有時會出現(xiàn)觀測指標(biāo)不明確的現(xiàn)象，例如研究某個條件對某種生物的影響。此外，該試驗是初篩還是詳細(xì)研究？也需要事先確定，因為初篩往往只設(shè)置1個重復(fù)，并且觀測指標(biāo)少一些，而詳細(xì)研究則需要多個重復(fù)且有更多的觀測指標(biāo)。 2.試驗材料要滿足要求 生物學(xué)試驗材料的獲取往往有一定難度。例如，保護(hù)性動物（如大熊貓）的樣品獲取需要仔細(xì)思考實施方案，獲取遺傳背景一致的大型養(yǎng)殖動物（如豬）比較困難。我們在制訂研究計劃時，需要根據(jù)試驗材料選取合適的試驗設(shè)計方案。 3.試驗條件要有代表性 試驗條件要能夠代表將來準(zhǔn)備推廣該試驗結(jié)果的地區(qū)的生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)和自然條件。只有這樣，試驗結(jié)果才能符合實際。例如，研究溫度對水稻生長的影響，該溫度梯度就不好：25℃、26℃、27℃、28℃、29℃，不僅因為不同溫度水平之間只相差1℃，試驗儀器的精度通常難以保證達(dá)到要求，而且溫度幅度太窄，缺乏代表性。 試驗條件的選取很重要。一般來說，我們可查閱文獻(xiàn)獲得一些基本信息，例如水稻生長的適合溫度通常在25～30℃，因此可以此區(qū)間為中點設(shè)計溫度梯度，如16℃、20℃、24℃、28℃、32℃、36℃。如果是原創(chuàng)性研究，沒有相關(guān)文獻(xiàn)可供借鑒，通常設(shè)置幅度較寬的水平梯度（如0℃、20℃、40℃、60℃、80℃、100℃），然后利用正交設(shè)計進(jìn)行初篩，然后再進(jìn)行詳細(xì)研究。 4.試驗結(jié)果要可靠 高度的責(zé)任心和科學(xué)的態(tài)度是保證試驗結(jié)果可靠性的必要條件。在試驗過程中，要嚴(yán)格按試驗要求和操作規(guī)程執(zhí)行各技術(shù)環(huán)節(jié)，避免發(fā)生人為的錯誤和系統(tǒng)誤差，尤其要注意試驗條件的一致性，減少誤差，提高試驗結(jié)果的可靠性。一個試驗如果需要多人完成，要保證每人完成固定的步驟。試驗指標(biāo)的測量如果有多臺儀器，盡量使用同一臺儀器進(jìn)行測量。 為了保證試驗結(jié)果能夠重演，要對試驗過程進(jìn)行詳細(xì)、完整、及時和準(zhǔn)確的記錄，以便分析各種試驗結(jié)果產(chǎn)生的原因。 5.試驗設(shè)計方案要能反映預(yù)定試驗?zāi)康?在制訂試驗方案時，要確保能實現(xiàn)預(yù)定的試驗?zāi)康摹Ｔ谠囼炦^程中，對試驗方案進(jìn)行優(yōu)化或修改也很常見，這個階段也要緊盯*初的試驗?zāi)康摹Ｏ旅嫱ㄟ^一個例子加以說明。 試驗?zāi)康模簲z食足以引起肥胖的高脂肪的大鼠和正常飲食的大鼠相比，肝臟哪些基因的表達(dá)發(fā)生了變化？ 研究者*初的試驗設(shè)計方案如下。①試驗方法：成對試驗；②飼喂時間：利用高脂肪的飼料和正常飼料飼喂大鼠12h，然后取大鼠的肝臟用于轉(zhuǎn)錄組測序，取樣時間：早上7點，設(shè)10次重復(fù)；③利用轉(zhuǎn)錄組測序獲得差異表達(dá)基因。通過這一試驗方案，可獲得攝食高脂肪12h后大鼠肝臟中的差異表達(dá)基因。但是，與*初的試驗?zāi)康南啾龋瑑烧卟⒉灰恢隆Ｒ虼耍芯空邞?yīng)該思考原因，發(fā)現(xiàn)應(yīng)該等到高脂肪飲食后大鼠變得肥胖再開始試驗。 在肥胖大鼠肝臟中，對于不同的表型“標(biāo)記”，基因表達(dá)變化也會不同。這些“標(biāo)記”有：體重的增加、對胰島素不敏感、肝酶的變化、脂肪肝等。在研究者的試驗中，利用2個月的體重增加量和對胰島素的不敏感度來定義“肥胖”。然后，研究這個階段的基因表達(dá)變化。因此，選擇一個清晰的“標(biāo)記”或標(biāo)準(zhǔn)來定義相關(guān)的結(jié)果，可以保證采用的試驗方案能夠反映預(yù)定試驗?zāi)康摹?終的試驗設(shè)計方案如下：①10只大鼠飼喂正常飼料，10只大鼠飼喂高脂肪飼料，即重復(fù)10次；②每組中的大鼠按年齡、性別和起始體重配對；③每周測量大鼠體重和血清化學(xué)參數(shù)。當(dāng)大鼠呈現(xiàn)肥胖和胰島素不敏感時，取出大鼠肝臟用于轉(zhuǎn)錄組測序；④取樣時間：凌晨4：30（詳見本節(jié)生物學(xué)試驗設(shè)計的特點）；⑤分析差異表達(dá)基因并進(jìn)行驗證。 第二節(jié)試驗設(shè)計的基本原則 試驗設(shè)計的總目標(biāo)是用較少的人力、物力和時間獲得盡可能多且可靠的數(shù)據(jù)資料。因此，需要考慮人力、物力和時間等需求，觀測指標(biāo)具體且做了合理安排，重要的非處理因素都得到了有效的控制。對試驗的操作方法、試驗數(shù)據(jù)的收集、整理、分析方式都已經(jīng)確定了科學(xué)合理的方法。此外，試驗中可能出現(xiàn)的各種意外情況都已考慮在內(nèi)并有相應(yīng)的對策。從涉及的統(tǒng)計要求看，一個完善的試驗設(shè)計方案應(yīng)該明確試驗因素、試驗單元和試驗效應(yīng)，并充分體現(xiàn)隨機、重復(fù)、對照和局部控制四個基本原則。 一、隨機化原則 隨機化是指每個處理以概率均等的原則，隨機地選擇試驗單元。例如用A1、A2、A3、A4和A5五種飼料飼喂家雞，每種飼料30只雞。在實際分組時可以采用抽簽的方式，把150只家雞按任意的順序編為1～150號，用外形相同的紙條寫出1～150個號碼，從中隨機抽取30個號碼，對應(yīng)的30只雞分配給A1組，類似地可完成其他組的動物分配。一個月后稱重時也要體現(xiàn)隨機化原則。如果每只雞是單獨飼養(yǎng)的，可通過產(chǎn)生隨機數(shù)的方式抓取對應(yīng)編號的雞稱重。如果各組的30只雞是混合飼養(yǎng)的，可采取分層隨機的方式。首先在1～5之間產(chǎn)生一個隨機數(shù)（假設(shè)是3），然后在A3組中隨機抓取1只雞稱重；接下來再產(chǎn)生一個隨機數(shù)（假設(shè)是2，如仍是3則重新產(chǎn)生），在A2組中隨機抓取1只雞稱重，依此可完成一個循環(huán)：在五組中各隨機抓取1只雞稱重。重復(fù)這個循環(huán)即可完成其他動物的稱重。 如果違背隨機的原則，不論是有意或無意的，都會影響試驗結(jié)果的正確性，給試驗結(jié)果帶來偏差。如果我們在上述稱重過程中，按A1至A5的順序依次稱重（首先稱重A1組的30只，*后稱重A5組的30只），則會人為導(dǎo)致A5組的動物體重偏低等偏差，因為動物的消化等生理活動導(dǎo)致一段時間后的體重會相對低一些。隨機化試驗就是避免此類偏差的有效手段。 隨機化原則的另外一個作用是有利于應(yīng)用各種統(tǒng)計分析方法，因為統(tǒng)計學(xué)中的很多方法都是建立在獨立樣本的基礎(chǔ)上的，用隨機化原則設(shè)計和實施的試驗就可以保證試驗數(shù)據(jù)的獨立性。 二、重復(fù)原則 重復(fù)是指在試驗中，將一個處理實施在2個或2個以上的試驗單元上。在相同的處理條件下對不同的試驗單元做多次試驗，這是人們通常意義下所指的獨立重復(fù)試驗。通過重復(fù)，可以計算試驗誤差，可以從統(tǒng)計學(xué)上對處理的效應(yīng)給以肯定或予以否定。 從統(tǒng)計學(xué)的觀點看，重復(fù)數(shù)越多試驗結(jié)果的可信度就越高，但是這就需要花費更多的人力、物力和時間。因此，重復(fù)數(shù)的多少，應(yīng)根據(jù)試驗的要求和條件來確定。如果是初篩試驗，可以只做一個重復(fù)（n=1），找到比較可能的條件后再增加重復(fù)數(shù)。如果試驗效應(yīng)值的方差較大，一般需增加重復(fù)數(shù)。有些試驗由于其重要性（例如開發(fā)人類某種疾病的診斷方法），通常需要較多重復(fù)數(shù)。此外，發(fā)表論文時，不同的刊物對試驗重復(fù)數(shù)的要求也不盡相同。在獲得部分試驗數(shù)據(jù)后，利用R語言的pwr包可以估算在某一概率條件下獲得顯著差異試驗結(jié)果所需要的重復(fù)數(shù)。 針對重復(fù)數(shù)，是否有一個客觀的標(biāo)準(zhǔn)呢？答案是肯定的。這時，我們需要實施的試驗重復(fù)數(shù)（m）要大于*少重復(fù)數(shù)（n），即m>n。然后我們對m個重復(fù)的試驗結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行子集分析，即每次任意減少一個重復(fù)的數(shù)據(jù)，然后比較任何一個更小的數(shù)據(jù)組能否得出與m個數(shù)據(jù)組相同的結(jié)果，直至不能減少為止。這樣，*后那個與m個數(shù)據(jù)組的結(jié)果相同的數(shù)據(jù)組的重復(fù)數(shù)即為*少重復(fù)數(shù)。也就是說，要獲得*少重復(fù)數(shù)通常需要做更多的試驗，因此這種方法不常用。

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