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生物统计学


作者:
陈庆富
定价:
31.00元
ISBN:
978-7-04-030993-5
版面字数:
430.000千字
开本:
16开
全书页数:
273页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2011-03-02
读者对象:
高等教育
一级分类:
生物科学
二级分类:
生物统计学

本书是编者多年从事大学本科和研究生“生物统计学”教学经验的总结,具有以下特点:(1) 内容全面、完整,基本涵盖了常用的统计分析方法,如将正交试验设计及其统计分析方法、通径分析、聚类分析等内容均纳入教材;(2) 对统计分析相关必要的数理知识进行了介绍,有利于克服高等数学与生物统计学的断层;(3) 在介绍基本原理的同时,注重统计方法的比较分析,有利于学生正确使用统计分析方法;(4) 重视生物科学研究的基本原理介绍,并将试验设计作为一个重要方面,整合进统计原理介绍和例题分析等部分,有利于培养学生的创新能力;在例题求解中,还特别注意分析为何使用相应的统计方法等问题,使读者能正确使用和理解统计分析方法,既适合教师教学也适合学生自学;(5) 各章后均附有提要和丰富的习题,有利于读者抓住重点和理清思路。

本书主要包括:生物试验概述及统计参数、概率及概率分布、样本参数的统计推断(假设检验、区间估计、卡方检验等)、方差分析、一元回归与相关、多元回归与复相关、通径分析和聚类分析等。

本书语言流畅,内容由浅入深,适合生物、农学、林学、医学、环保、园林、食品、教育等专业的本科、研究生使用,也适合在这些领域从事教学、科研和生产实践的科技工作者参考和自学。

  • 第一章 生物试验的基本方法及其数据资料的统计参数
    • 第一节 生物试验中最基本的统计学术语
    • 第二节 生物试验的基本方法、类型及基本要求
      • 一、生物试验的基本方法
      • 二、生物试验的类型
      • 三、生物试验的基本要求
    • 第三节 试验误差及其控制途径
      • 一、试验误差的概念
      • 二、试验误差的来源
      • 三、试验误差的控制
    • 第四节 常见的几种生物试验设计
      • 一、完全随机试验设计
      • 二、随机区组试验设计
      • 三、正交试验设计
    • 第五节 生物试验中常用的抽样方法
      • 一、随机抽样法
      • 二、非随机抽样
    • 第六节 生物试验资料的整理
      • 一、资料的类型
      • 二、资料的整理
    • 第七节 生物数据资料的特征参数
      • 一、集中位置参数
      • 二、离中位置参数
      • 三、由频数分布表计算平均数和标准差
      • 提要
      • 习题
  • 第二章 概率及概率分布
    • 第一节 概率及其计算方法
      • 一、统计概率的定义
      • 二、概率的计算方法
    • 第二节 离散型随机变量的概率分布
      • 一、概念及其特点
      • 二、常见的离散型随机变量概率分布
    • 第三节 连续型随机变量的概率分布
      • 一、定义及其性质
      • 二、常见的几种连续型随机变量的概率分布
    • 第四节 抽样分布
      • 一、抽样试验
      • 二、关于样本平均数的抽样分布
      • 三、关于样本方差的抽样分布
      • 提要
      • 习题
  • 第三章 样本参数的统计推断
    • 第一节 假设检验的一般原理
      • 一、统计假设
      • 二、假设检验
      • 三、假设检验的两尾检验与一尾检验
      • 四、假设检验的两类错误
    • 第二节 单个样本的假设检验
    • 第三节 两个样本的假设检验
      • 一、成组数据的比较
      • 二、成对数据的比较
    • 第四节 百分数资料的假设检验
    • 第五节 参数估计
      • 一、点估计
      • 二、区间估计
      • 三、区间估计与假设检验之间的关系
    • 第六节 χ2(卡方)检验
      • 一、适合性检验
      • 二、独立性检验
      • 三、方差的比较
      • 提要
      • 习题
  • 第四章 方差分析
    • 第一节 单因素方差分析
      • 一、处理间方差和误差方差的计算
      • 二、试验模型和F检验
      • 三、各处理水平μi的区间估计
      • 四、各处理水平之间的比较(多重比较)
    • 第二节 系统分组资料的单因素方差分析
    • 第三节 双因素试验资料的方差分析
      • 一、组内无重复观察值的双因素资料的方差分析
      • 二、组内有重复观察值的双因素资料的方差分析
    • 第四节 正交试验设计与多因素方差分析
      • 一、正交设计的基本原理
      • 二、正交试验设计的结果分析
    • 第五节 方差分析的基本假定及数据处理
      • 一、方差分析的基本假定
      • 二、数据转换
      • 三、缺失数据的估计
      • 提要
      • 习题
  • 第五章 一元回归与相关
    • 第一节 一元线性回归
      • 一、一元线性回归研究的基本步骤
      • 二、一元线性回归模型及其参数估计
      • 三、回归方程的计算
      • 四、回归误差估计
      • 五、回归方程的显著性检验
      • 六、两个回归方程的比较
      • 七、回归方程的区间估计
    • 第二节 简单相关
      • 一、衡量相关性的参数
      • 二、相关系数的显著性检验
    • 第三节 一元非线性回归
      • 一、曲线函数的直线化
      • 二、曲线拟合好坏的检验
      • 提要
      • 习题
  • 第六章 多元线性回归与复相关
    • 第一节 多元线性回归模型及其计算
      • 一、多元线性回归模型
      • 二、多元线性回归方程的计算
    • 第二节 矩阵的基础知识
      • 一、矩阵的概念及其类型
      • 二、矩阵的基本运算法则
      • 三、矩阵的初等变换
      • 四、矩阵的特征根与特征向量
    • 第三节 正规方程组的矩阵解法
      • 一、用矩阵表示多元线性回归模型
      • 二、用矩阵表示正规方程组和求矩阵B
    • 第四节 多元线性回归方程的显著性
      • 一、多元线性回归方程的方差分析
      • 二、偏回归系数的显著性检验
      • 三、偏回归平方和的显著性检验
    • 第五节 复相关和偏相关分析
      • 一、复相关系数
      • 二、偏相关系数
      • 提要
      • 习题
  • 第七章 通径分析
    • 第一节 通径系数与决定系数
    • 第二节 通径系数的性质
    • 第三节 通径分析的基本方法
    • 第四节 通径分析的显著性检验
      • 提要
      • 习题
  • 第八章 聚类分析
    • 第一节 相似性指标与相异性指标
      • 一、距离
      • 二、相似系数
    • 第二节 类及类间距离
      • 一、类的定义
      • 二、类的特征
      • 三、类间距离
    • 第三节 系统聚类分析
      • 一、系统聚类分析的基本方法
      • 二、系统聚类分析的性质
    • 第四节 Scott-Knott聚类分析
      • 提要
      • 习题
  • 主要参考文献
  • 附录
    • 附录1 Γ函数表
    • 附录2 标准正态分布的累积概率函数值表
    • 附录3 标准正态分布的上侧临界值uα表
    • 附录4 t分布的上侧临界值tα,v表
    • 附录5 χ2分布的临界值χ2α,v表
    • 附录6 F分布的上侧临界值Fα,v1,v2表
    • 附录7 二项资料百分数p的置信区间表
    • 附录8 多重比较Duncan法的SSR临界值(SSRα,v,d)表
    • 附录9 q法多重比较中的q临界值(qα,v,d)表
    • 附录10 百分数p的arcsinp转换表
    • 附录11 相关系数的临界值(rα)表
    • 附录12 相关系数r与z的转换表
    • 附录13 二项资料百分率(p)与u值的变换表
    • 附录14 正交表

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