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生物統計學


图书基本信息
出版时间:2011-3
出版时间:陳慶富 高等教育出版社 (2011-03出版)
作者:陳慶富
页数:273
书名:生物統計學
封面图片
生物統計學
内容概要
  《生物統計學》是編者多年從事大學本科和研究生“生物統計學”教學經驗的總結,具有以下特點︰(1)內容全面、完整,基本涵蓋了常用的統計分析方法,如將正交試驗設計及其統計分析方法、通徑分析、聚類分析等內容均納入教材;(2)對統計分析相關必要的數理知識進行了介紹,有利于克服高等數學與生物統計學的斷層;(3)在介紹基本原理的同時。注重統計方法的比較分析,有利于學生正確使用統計分析方法;(4)重視生物科學研究的基本原理介紹,並將試驗設計作為一個重要方面,整合進統計原理介紹和例題分析等部分,有利于培養學生的創新能力;在例題求解中,還特別注意分析為何使用相應的統計方法等問題,使讀者能正確使用和理解統計分析方法,既適合教師教學也適合學生自學;(5)各章後均附有提要和豐富的習題,有利于讀者抓住重點和理清思路。  《生物統計學》主要包括︰生物試驗概述及統計參數、概率及概率分布、樣本參數的統計推斷(假設檢驗、區間估計、卡方檢驗等)、方差分析、一元回歸與相關、多元回歸與復相關、通徑分析和聚類分析等。  《生物統計學》語言流暢,內容由淺入深,適合生物、農學、林學、醫學、環保、園林、食品、教育等專業的本科、研究生使用,也適合在這些領域從事教學、科研和生產實踐的科技工作者參考和自學。
书籍目录
第一章 生物試驗的基本方法及其數據資料的統計參數第一節 生物試驗中最基本的統計學術語第二節 生物試驗的基本方法、類型及基本要求一、生物試驗的基本方法二、生物試驗的類型三、生物試驗的基本要求第三節 試驗誤差及其控制途徑一、試驗誤差的概念二、試驗誤差的來源三、試驗誤差的控制第四節 常見的幾種生物試驗設計一、完全隨機試驗設計二、隨機區組試驗設計三、正交試驗設計第五節 生物試驗中常尉的抽樣方法一、隨機抽樣法二、非隨機抽樣第六節 生物試驗資料的整理一、資料的類型二、資料的整理第七節 生物數據資料的特征參數一、集中位置參數二、離中位置參數三、由頻數分布表計算平均數和標準差提要習題第二章 概率及概率分布第一節 概率及其計算方法一、統計概率的定義二、概率的計算方法第二節 離散型隨機變量的概率分布一、概念及其特點二、常見的離散型隨機變量概率分布第三節 連續型隨機變量的概率分布一、定義及其性質二、常見的幾種連續型隨機變量的概率分布第四節 抽樣分布一、抽樣試驗二、關于樣本平均數的抽樣分布三、關于樣本方差的抽樣分布提要習題第三章 樣本參數的統計推斷第一節 假設檢驗的一般原理一、統計假設二、假設檢驗三、假設檢驗的兩尾檢驗與一尾檢驗四、假設檢驗的兩類錯誤第二節 單個樣本的假設檢驗第三節 兩個樣本的假設檢驗一、成組數據的比較二、成對數據的比較第四節 百分數資料的假設檢驗第五節 參數估計一、點估計二、區間估計三、區間估計與假設檢驗之間的關系第六節 X2(卡方)檢驗一、適合性檢驗二、獨立性檢驗三、方差的比較提要習題第四章 方差分析第一節 單因素方差分析一、處理間方差和誤差方差的計算二、試驗模型和F檢驗三、各處理水平U1的區間估計四、各處理水平之間的比較(多重比較)第二節 系統分組資料的單因素方差分析第三節 雙因素試驗資料的方差分析一、組內無重復觀察值的雙因素資料的方差分析二、組內有重復觀察值的雙因素資料的方差分析第四節 正交試驗設計與多因素方差分析一、正交設計的基本原理二、正交試驗設計的結果分析第五節 方差分析的基本假定及數據處理一、方差分析的基本假定二、數據轉換三、缺失數據的估計提要習題第五章 一元回歸與相關第一節 一元線性回歸一、一元線性回歸研究的基本步驟二、一元線性回歸模型及其參數估計三、回歸方程的計算四、回歸誤差估計五、回歸方程的顯著性檢驗六、兩個回歸方程的比較七、回歸方程的區間估計第二節 簡單相關一、衡量相關性的參數二、相關系數的顯著性檢驗第三節 一元非線性回歸一、曲線函數的直線化二、曲線擬合好壞的檢驗提要習題第六章 多元線性回歸與復相關第一節 多元線性回歸模型及其計算一、多元線性回歸模型二、多元線性回歸方程的計算第二節 矩陣的基礎知識一、矩陣的概念及其類型二、矩陣的基本運算法則三、矩陣的初等變換四、矩陣的特征根與特征向量第三節 正規方程組的矩陣解法一、用矩陣表示多元線性回歸模型二、用矩陣表示正規方程組和求矩陣B第四節 多元線性回歸方程的顯著性一、多元線性回歸方程的方差分析二、偏回歸系數的顯著性檢驗三、偏回歸平方和的顯著性檢驗第五節 復相關和偏相關分析一、復相關系數二、偏相關系數提要習題第七章 通徑分析第一節 通徑系數與決定系數第二節 通徑系數的性質第八章 聚類分析主要參考文獻附錄
章节摘录
版權頁︰插圖︰1.總體總體是指服務于研究目的的、具有共同性質的個體所組成的集團。它常常是設想的或抽象的。總體中的個體數目反映了總體的大小,稱為總體容量。它可以是無窮多的。比如,在研究水稻品種汕優63的產量潛力時,其總體是指此品種在多年(含過去、現在和未來)、多地點(含省內外、國內外)、無數次種植中的所有個體的總和。這種容量(或總量)無法確定的總體,稱為無限總體。在生物研究中,通常為了得出一般規律,其總體常常是無限總體。當然,總體容量也可以是有限的,如研究某班學生的身高變化規律,研究某奶牛場某時間段奶牛的產奶量,等等。它們所涉及的研究對象數量有限。這種數量有限的能夠確定個體數目的總體,就稱為有限總體。2.觀察值觀察值是指每個個體的某一性狀、特性的特定觀察數據。同一總體的各個個體總是有變異的。例如,同一小麥品種,如貴農10號,即使在同一條件下種植,由于受許多偶然因素的影響,各個體的植株高度也彼此不完全相同。正如世界上沒有完全相同的兩個人一樣,即使是雙胞胎也有一定差異。因此,不同個體的觀察值常常是不完全相同的,尤其是量測性狀更是如此。3.變量(或變數)變量(或變數)也叫隨機變量(或隨機變數),是表現出變異的觀察值的總稱,常常用x表示。如研究某奶牛品種產奶量變化規律時,產奶量就是變量,而具體的某個奶牛的產奶量就是觀察值,即該變量的具體取值。在研究植株高度變化規律時,株高就是變量,某一個體的具體株高數值就是觀察值,依此類推。
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《生物統計學》由高等教育出版社出版。
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