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| 內容簡介： |
生物统计学融合了概率论、生物学与数学等知识，是生命领域不同专业学生都应该掌握的重要工具之一。本教材首先简要介绍了生物统计学的概念、主要内容、发展概况和相关统计术语，回顾了概率、概率分布等基本知识，介绍了生物统计学的基础知识和相关的统计分析方法方差分析、回归、协方差分析、相关分析等，阐述了抽样调查和试验设计相关的方法，介绍了数学模型模拟分析、其他统计方法及应用，各章重要知识点均辅以实例进行说明，并在每章后附上思考练习题。在本书的附录中简要介绍SAS、DPS这两个功能强大且常用的统计分析软件的基本用法并辅以实例。
本书可作为生物学、农学、医学、畜牧学及相关专业高年级学生的生物统计学课程教材，也可作为相关领域或学科科研工作者的参考用书。
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| 目錄：
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第一章导论1
一、生物统计学概论1
二、常用统计学术语3
三、概率5
四、概率分布5
五、试验资料的特征数计算11
思考练习题14
第二章统计推断15
第一节假设检验的原理与方法15
一、假设检验的概念15
二、假设检验的步骤15
三、双尾检验与单尾检验17
四、假设检验中的两类错误18
第二节方差的同质性检验19
一、一个样本方差的同质性检验19
二、两个样本方差的同质性检验20
三、多个样本方差的同质性检验20
第三节样本平均数的假设检验21
一、大样本平均数的假设检验——u检验21
二、小样本平均数的假设检验——t检验24
第四节样本频率的假设检验29
一、一个样本频率的假设检验29
二、两个样本频率的假设检验30
第五节χ2检验32
一、χ2检验的原理与方法32
二、适合性检验34
三、独立性检验35
第六节参数的区间估计与点估计39
一、参数区间估计和点估计的原理39
二、一个总体平均数μ的区间估计与点估计40
三、两个总体平均数差数μ1－μ2的区间估计与点估计41
四、一个总体频率p的区间估计与点估计42
五、两个总体频率差数p1-p2的区间估计与点估计43
思考练习题43
第三章方差分析44
第一节方差分析的基本原理44
一、数学模型44
二、平方和和自由度的分解46
三、统计假设的显著性检验——F检验48
四、多重比较49
第二节方差分析的基本假定52
一、方差分析满足的三个条件52
二、方差齐性检验52
第三节单因素方差分析53
一、组内观测次数相等的方差分析53
二、组内观测次数不相等的方差分析55
第四节二因素方差分析有无交互作用57
一、无重复观测值的二因素方差分析57
二、具有重复观测值的二因素方差分析61
第五节多因素方差分析67
第六节方差分析的数据转换71
一、平方根转换71
二、对数转换72
三、反正弦转换72
思考练习题73
第四章回归分析76
第一节直线回归分析77
一、直线回归方程的建立77
二、直线回归的数学模型和基本假定78
三、直线回归的假设检验79
四、直线回归的区间估计81
第二节多元线性回归分析82
一、多元线性回归模型82
二、正规方程83
三、多元回归方程的计算84
四、多元线性回归方程的方差分析86
思考练习题87
第五章协方差分析89
第一节协方差分析的作用和原理89
一、协方差分析的作用89
二、协方差的原理90
第二节协方差分析计算及应用91
一、协方差的计算过程91
二、协方差的应用92
思考练习题96
第六章相关分析97
第一节相关分析概述97
一、相关分析的意义97
二、相关关系的概念97
三、相关的种类98
第二节一元线性相关分析99
一、相关分析的作用99
二、相关系数100
三、一元线性相关分析的主要方法100
四、相关系数的解释与评价109
五、相关系数的假设检验110
六、直线相关分析时的注意事项112
七、直线相关与回归的区别与联系113
第三节多元线性相关分析113
一、多元线性相关的涵义113
二、偏相关系数的计算与检验113
三、复相关系数的计算与检验115
思考练习题116
第七章抽样调查118
第一节抽样调查概述118
一、抽样调查中的基本概念118
二、抽样分布120
第二节抽样估计的基本方法122
一、点估计122
二、区间估计123
三、抽样容量的确定125
第三节抽样调查的基本方法126
一、随机抽样法126
二、系统抽样顺序抽样128
三、主观抽样典型抽样128
第四节抽样方案的制订与组织实施129
一、设计抽样调查方案的基本要求129
二、抽样方案的制订129
思考练习题131
第八章试验设计与分析132
第一节前言132
一、试验设计方法常用的术语132
二、试验误差的来源132
三、试验设计的基本原则132
四、试验计划的制订134
第二节随机区组设计及其统计分析136
一、随机区组设计方法136
二、试验结果的统计分析——随机区组试验结果的统计分析137
三、随机区组设计的优缺点139
第三节巢式设计及其统计分析139
一、巢式设计的方法139
二、巢式设计试验结果的方差分析140
三、巢式设计的优缺点143
第四节析因法设计及其统计分析143
一、析因法设计方法143
二、析因设计试验结果144
三、析因法设计的应用及注意问题146
第五节正交设计及其统计分析146
一、正交表及其设计147
二、正交试验的统计分析方法——正交试验结果分析方法155
三、正交设计方法的应用实例一157
四、正交设计方法的应用实例二——因素间有交互作用的正交设计与分析162
五、正交试验的优缺点及应注意的问题165
第六节PlackettBurman试验设计法及响应面法分析法166
一、PlackettBurman设计法与响应面设计方法166
二、响应面分析法试验统计分析168
三、响应面设计的应用及注意问题171
思考练习题171
第九章数学模型模拟分析及应用173
第一节数学模型基本概念173
一、数学模型的定义173
二、建立数学模型的基本理论173
三、数据类型与模型类型175
第二节数据模型的模拟与优化179
一、常用算法179
二、算法的特点179
三、基本方法和步骤179
第三节几种常用的模型及分析180
一、广义线性模型180
二、逻辑斯谛克模型182
三、蒙特卡罗模型183
四、BP神经网络模型184
第四节预测185
一、预测的概述185
二、预测的基本方法187
三、预测的步骤187
四、预测的作用188
第五节常用建模软件188
一、Matlab188
二、Mathematica198
三、Maple208
思考练习题233
第十章其他统计方法及应用234
第一节聚类分析234
一、聚类分析的原理234
二、聚类分析的应用234
第二节主成分分析238
一、主成分分析的原理238
二、主成分分析的应用239
三、主成分分析应用实例239
思考练习题242
附录243
附表256
参考文献269
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| 內容試閱：
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生物统计学是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学，不仅在传统生物学、医学、药学和农学中被广泛应用，在现代分子生物学、各种组学研究中也是不可缺少的工具。无论是试验设计、数据描述，还是试验结果的科学分析和推断，都需要以生物统计学的相关理论和方法为依据。因此，生物统计学是生命领域不同专业学生都应该掌握的一门重要工具课，是许多高等院校生物学、医学、药学和农学等专业的必修课程。生物统计学的理论性和实践性较强，且涉及的内容、公式和抽象概念较多，需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力，相对其他专业课程，具有一定难度。此外，随着生物技术的不断进步，统计分析数据量大增，仅依靠计算器进行数据分析和计算往往难度很大，且非常耗时。因此，本书根据生物统计学发展和教学应用特点，加强案例分析，提供SAS、DPS等实用统计分析软件的简要介绍并用例题加以说明，以便读者能够结合案例了解和掌握各种常用统计方法，并能够使用现代统计工具帮助完成相关分析。
本书由编写组集体撰写完成，具体章节分工为：第一章，叶子弘；第二章，王玉；第三、第四章，王江；第五、第十章，郑荣泉；第六章，王忠华；第七章，崔海峰、张文英；第八章和附录，陈春；第九章，张文英。全书由叶子弘和陈春统稿，叶子弘定稿。在本书的出版过程中，得到了化学工业出版社的大力支持，特此感谢。
由于作者水平的限制，书中疏漏和错误之处在所难免，敬请同行专家和读者批评指正，不胜感激。
叶子弘
2011年10月于杭州
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