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内容简介

生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学。本书内容主要包括资料的描述性统计分析、随机变量与概率分布、统计推断概述、对单个和两个总体平均数的假设检验、方差分析、简单相关与回归、多元线性回归与相关、非线性回归、协方差分析、分类资料的假设检验、非参数检验、试验设计与抽样调查等。

目录

第1章 绪论
1.1 什么是生物统计学
1.2 统计学的基本特点
1.3 为什么要学习生物统计学
1.4 常用术语
习题
第2章 资料的描述性统计分析
2.1 异常数据的判断和处理
2.2 资料的分类
2.3 数据的频数（率）分布
2.4 统计表
2.5 统计图
2.6 集中趋势的度量
2.7 离散趋势的度量
习题
第3章 随机变量与概率分布
3.1 随机变量及其分类
3.2 概率分布
3.3 正态分布
3.4 二项分布
3.5 普哇松分布
习题
第4章 统计推断概述
4.1 抽样分布
4.2 参数估计
4.3 假设检验
习题
第5章 对单个和两个总体平均数的假设检验
5.1 对单个总体均数的检验
5.2 两个总体平均数的比较
习题
第6章 方差分析Ⅰ——单向分类资料
6.1 单向分类资料的数据结构
6.2 数学模型
6.3 变异的分解
6.4 假设检验
6.5 检验和F检验的关系
6.6 多重比较
6.7 方差分析的基本假定与数据转换
习题
第7章 方差分析Ⅱ——双向交叉分组资料
7.1 交叉分组无重复资料的方差分析
7.2 交叉分组等重复资料的方差分析
习题
第8章 方差分析Ⅲ——两因子嵌套分组资料
8.1 数据结构
8.2 数学模型
8.3 F方和与自由度的剖分
8.4 假设检验
8.5 方差组分估计
习题
第9章 简单相关与回归
9.1 简单相关
9.2 简单回归
9.3 简单线性相关与回归的区别与联系
9.4 进行相关和回归分析应注意的问题
习题
第10章 多元线性回归与相关
10.1 多元线性回归
10.2 复相关与偏相关
习题
第11章 非线性回归
11.1 非线性回归概述
11.2 曲线回归的线性化及线性化方法
11.3 未知曲线类型的回归分析一一多项式回归
u.4 曲线配合的拟合度
习题
第12章 协方差分析
12.1 协方差分析的模型和假定
12.2 单向分类资料的协方差分析
12.3 双向分类资料的协方差分析
习题
第13章 分类资料的假设检验
13.1 率的假设检验
13.2 卡方适合性检验
13.3 卡方独立性检验
13.4 卡方检验的分解
习题
第14章 非参数检验
14.1 非参数检验的意义
14.2 符号检验法
14.3 符号秩和检验
14.4 二组非配对资料的秩和检验法
14.5 多组资料的秩和检验法
14.6 秩相关
14.7 Ridit分析
习题
第15章 试验设计与抽样调查
15.1 试验设计概述
15.2 常用动物试验设计方法
15.3 抽样调查设计
15.4 样本含量的确定
习题
附录1 Excel电子表格统计功能简介
1 概述
2 常用概率分布的计算
3 数据整理
4 总体均数的假设检验
5 方差分析
6 回归与相关分析
附录2 SPSS统计软件简介
1 数据管理及数据资料的基本统计分析
2 均数差异显著性检验
3 方差分析与协方差分析
4 回归与相关分析
5 卡方适合性检验与独立性检验
6 非参数检验
附录3 常用统计用表
附表1 标准正态分布的累积分布函数表
附表2 标准正态分布的双侧分位数表
附表3 X2分布的上侧分位数表
附表4 t分布的双侧分位数表
附表5 F分布的上侧分位数表
附表6 Duncans多重极差检验的5％和1％SSR值表
附表7 Hertley方差同质性检验临界值表
附表8 Cochran方差同质性检验临界值表
附表9 相关系数检验的5％和1％临界值表
附表10 Spearman秩相关系数检验临界值表
附表11 符号检验表
附表12 符号秩和检验表（双尾）
附表13 非配对资料秩和检验表
附表14 1万个随机数表
附表15 常用正交表
参考文献

精彩书摘

第1章 绪论
1.1 什么是生物统计学
我们先给统计学下一个定义。
统计学（statistics）是研究数据资料的收集、整理、分析和解释的科学。
收集数据是取得数据资料的过程，例如通过科学试验或抽样调查获取。正确的结论只能来自高质量的资料，而高质量的数据需要通过对试验或抽样调查的合理科学设计才能获得。
整理资料是对数据资料进行初步归纳分析，找出数据资料的基本特征，并以适当的形式（如表、图等）展示这些数据资料，以便对数据的基本特征有清晰、直观的了解。
分析资料是针对要研究的问题，通过对数据的深入分析，从数据资料中获取所需有关信息的过程。
解释资料是在分析结果的基础上对所研究的问题作出统计推断。
由以上定义可知统计学是与数据密切相关的科学，因而可将统计学看成是应用数学的一个分支。
将统计学应用于生物科学就称为生物统计学（biostatistics，biometry）。
本书将从以上4个方面介绍生物统计学的基本概念、理论和方法，由于科学试验和抽样调查的设计本身也要用到一些统计学知识，为叙述方便，本书将试验设计和抽样调查放在了全书的最后一章。但是我们必须记住，在实际应用中，我们是先通过试验或抽样调查获取数据，然后再进行统计分析的。

前言/序言

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生物统计附试验设计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。它不仅给我们提供了如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供了如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。本书较为系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法，在简要叙述了生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用、生物学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布基础上，着重介绍了平均数的统计推断、X2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、多元回归与多元相关分析和多项式回归分析，同时对抽样原理和方法、常用试验设计及其统计分析也进行了详细叙述。在上述内容的基础上，对聚类分析、判断分析、主成分分析、因子分析、典型相关、时间序列分析等多元分析也作了简要介绍。本书通俗易懂，具有一定的深度和广度，适合从事生命科学、农业科学、医学工作者阅读，也可供本、专科院校生物类专业作为教材使用。是一本值得初学者购买的入门级的好书！赞一个！！！

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