生物統計學（第2版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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宋素芳等編

圖書標籤:

生物統計學
統計學
醫學統計
生物醫學
數據分析
統計方法
第二版
教材
科學研究
健康科學

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齣版社：中國農業大學齣版社

ISBN：9787565501944

版次：2

商品編碼：10799503

包裝：平裝

叢書名：高職高專教育十二五規劃建設教材

開本：16開

齣版時間：2011-07-01

用紙：膠版紙

頁數：302

具體描述

內容簡介

　　《生物統計學（第2版）》遵循以素質教育為基礎、以能力培養為本位，理論以夠用為度，突齣理論知識在實踐中的應用等原則，符閤高等技術應用型人纔的培養目標，充分體現瞭高職特色。教材編寫形式多樣，圖文並茂，每一章前麵有概括本章的目標要求，每章後都有樹狀結構的小結和習題，計算類習題附有答案。
　　《生物統計學（第2版）》的教學目標主要是培養學生生物學試驗設計的能力和對試驗資料進行統計分析、處理的能力。本教材另附有實習指導書。
　　《生物統計學（第2版）》通俗易懂，實用性強，適閤作為高職高專院校畜牧獸醫相關專業教材，對於從事生命科學、農業科學的工作者來說也是一本很好的參考用書。

第一章概論
第一節生物統計與試驗設計的概念
第二節常用統計術語
第三節本課程的主要內容
第四節學習本課程的要求與方法
本章小結
復習思考題
第二章數據資料的整理與初步分析
第一節資料的整理
第二節數據資料的初步分析
本章小結
復習思考題
第三章概率與概率分布
第一節概率基礎知識
第二節概率分布
第三節樣本平均數的抽樣分布
本章小結
復習思考題
第四章兩均數差異顯著性檢驗
第一節顯著性檢驗的意義
第二節顯著性檢驗的基本原理
第三節單個樣本平均數的差異顯著性檢驗
第四節兩樣本平均數的差異顯著性檢驗
第五節百分數資料的差異顯著性檢驗
第六節總體參數的區間估計
本章小結
復習思考題
第五章方差分析
第一節方差分析的概念與意義
第二節方差分析的基本原理
第三節多重比較
第四節單因素試驗方差分析
第五節兩因素交叉分組試驗方差分析
第六節方差分析的基本假定與數據轉換
第七節方差的同質性檢驗
本章小結
復習思考題
第六章 x2檢驗
第一節 x2檢驗的原理
第二節適閤性檢驗
第三節獨立性檢驗
本章小結
復習思考題
第七章直綫相關與直綫迴歸
第一節相關與迴歸的含義
第二節直綫相關
第三節直綫迴歸
第四節相關與迴歸的關係
第五節麯綫相關與迴歸
本章小結
復習思考題
第八章試驗設計
第一節試驗設計概述
第二節試驗計劃和試驗方案的擬訂
第三節試驗設計的原則
第四節試驗設計方法
第五節樣本容量的確定
本章小結
復習思考題
第九章計算機統計分析
第一節 Excel統計分析
第二節 SPSS統計分析
本章小結
復習思考題
生物統計實習指導
實習一 t檢驗與“檢驗”
實習二方差分析
實習三 x2檢驗
實習四直綫相關與迴歸分析
實習五試驗設計
附錶1 隨機數字錶（Ⅰ）
隨機數字錶（Ⅱ）
附錶2 標準正態分布的纍積分布函數錶
附錶3 標準正態分布的雙側分位數錶
附錶4 t分布的雙側分位數錶
附錶5 F分布的上側分位數錶
附錶6 Duncan’s多重極差檢驗的5％和1％SSR值錶
附錶7 5％及1％q值錶
附錶8 百分數反正弦轉換錶
附錶9 x2分布的上側分位數錶
附錶10 r及R的顯著數值錶
附錶11 常用正交錶
參考文獻

前言/序言

好的，這是一本名為《計算物理學導論》的圖書簡介，字數大約1500字，內容詳實，旨在介紹該領域的核心概念、方法和應用，完全不涉及《生物統計學（第2版）》的內容。 --- 《計算物理學導論》探索物理世界的數字模擬與數值方法作者： [此處填寫作者姓名，例如：張偉、李明] 版次：第1版齣版社： [此處填寫齣版社名稱，例如：科學齣版社] ISBN： [此處填寫ISBN號] --- 內容簡介在二十一世紀的科學前沿，計算能力已成為連接理論洞察與實驗驗證的橋梁。《計算物理學導論》是一本全麵而深入的教材，旨在為物理學、工程學、化學等相關專業的學生和研究人員提供掌握現代計算物理學所需的基礎知識、核心算法和實際操作技能。本書不僅涵蓋瞭從經典力學到量子力學中復雜問題的數值求解技術，更強調瞭算法設計、誤差分析以及高效編程實踐的重要性。本書的結構設計兼顧瞭理論的嚴謹性與應用的廣泛性。我們首先從計算科學的基礎齣發，係統地介紹瞭浮點運算、誤差分析、綫性代數問題的求解等數值計算的基石。隨後，內容逐步深入到物理學中的核心挑戰，包括常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的數值積分、濛特卡羅方法在統計物理中的應用，以及分子動力學模擬的構建。核心特色與亮點：第一部分：計算基礎與數值方法本書的第一部分為讀者打下瞭堅實的數值分析基礎。我們詳細闡述瞭數值微分與積分的原理，著重討論瞭龍格-庫塔法（Runge-Kutta methods）在求解非綫性動力學係統中的效率與精度權衡。在綫性代數部分，我們不僅介紹瞭高斯消元法，還深入探討瞭迭代求解器，如共軛梯度法（Conjugate Gradient）和廣義最小殘量法（GMRES），這些是處理大規模稀疏矩陣問題的關鍵。特彆地，本書強調瞭誤差控製的重要性，教授讀者如何量化和最小化截斷誤差與捨入誤差，確保計算結果的可靠性。第二部分：經典物理學的計算模型本部分將理論模型與計算工具緊密結閤，專注於處理經典物理學中的典型問題： 1. 常微分方程與動力學係統：詳細介紹瞭如何使用數值積分方法求解牛頓定律、簡諧振子，以及受阻尼和驅動的非綫性係統（如洛倫茲吸引子）。我們通過具體的編程實例，展示瞭如何捕捉混沌現象的敏感依賴性。 2. 偏微分方程與場論：重點介紹瞭有限差分法（Finite Difference Method, FDM）在求解熱傳導方程、波動方程和泊鬆方程中的應用。我們深入探討瞭歐拉法、Crank-Nicolson格式的穩定性和收斂性分析，並提供瞭二維和三維問題的求解框架。 3. 拉格朗日與哈密頓力學的計算實現：本書教授如何利用辛積分器（Symplectic Integrators）來精確模擬保守係統的長期演化，這是實現高精度分子動力學模擬的基石。第三部分：統計物理與濛特卡羅方法現代物理研究中，處理大量粒子係統的精確解析解往往是不可能的。因此，濛特卡羅（Monte Carlo, MC）方法成為不可或缺的工具。本書提供瞭對基本MC采樣技術（如Metropolis算法）的透徹解析，並將其應用於關鍵的統計物理模型：伊辛模型（Ising Model）：通過模擬二維和三維伊辛模型，讀者將學習如何精確確定相變溫度，並利用重整化群思想觀察臨界現象。玻爾茲曼分布與接受率：詳細講解瞭如何利用Metropolis-Hastings算法對復雜的概率分布進行采樣，這是理解統計力學係綜理論的計算途徑。第四部分：進階主題與現代方法為滿足高階學習者的需求，本書的最後一部分引入瞭計算物理學的前沿領域： 1. 分子動力學（Molecular Dynamics, MD）：介紹瞭MD模擬的理論基礎，包括力場構建、時間步長選擇和邊界條件處理（如周期性邊界條件）。我們提供瞭使用通用力場（如Lennard-Jones勢）模擬氣體和液體的實例。 2. 快速傅裏葉變換（FFT）在物理中的應用：強調瞭FFT作為一種強大的信號處理和數值求解工具，在解決周期性邊界條件下的泊鬆方程（如使用快速泊鬆求解器）以及處理光譜分析中的重要性。 3. 第一性原理計算概述：簡要介紹瞭密度泛函理論（DFT）的基本概念，以及如何利用數值方法求解薛定諤方程的基態問題，為接觸凝聚態物理和材料科學的計算研究打下初步認識。編程實踐與教學方法本書的宗旨是“實踐齣真知”。所有算法的介紹都伴隨著清晰的僞代碼和實際的編程實現指導。雖然本書不預設特定的編程語言，但我們推薦讀者使用Fortran或Python（結閤NumPy/SciPy庫）進行練習，因為它們在科學計算領域應用廣泛。每章末尾都設計瞭具有挑戰性的習題，要求讀者從零開始編寫代碼來解決具體的物理問題，而非僅僅調用現成的庫函數。讀者對象物理學、應用數學、理論化學、航空航天工程等專業本科高年級學生及研究生。希望將數值方法應用於自身研究領域的科研人員。對物理模擬和科學計算有濃厚興趣的工程師和技術人員。《計算物理學導論》不僅是一本教科書，更是一本將抽象物理定律轉化為可執行計算機程序的實用手冊。通過本書的學習，讀者將能夠獨立設計、實現和驗證解決復雜物理問題的有效計算模型。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學（第2版）》我真的是用瞭很久瞭，從讀研究生開始就一直伴隨著我，一直到後來工作偶爾還需要查閱。不得不說，它真的是一本經典之作，內容涵蓋瞭生物統計學領域幾乎所有的核心概念和方法。我尤其喜歡它循序漸進的講解方式，初學者讀起來也不會感到特彆晦澀。書中的例子都非常貼閤生物學研究的實際，比如在基因組學、流行病學、臨床試驗等方麵的應用，都講解得非常透徹，讓我能清晰地理解理論知識如何轉化為實際研究的工具。作者在概念的闡述上非常嚴謹，同時又不失趣味性，很多時候讀起來並不像在啃一本枯燥的教科書，反而像是在和一個經驗豐富的統計學傢在交流。書中對各種統計檢驗方法的原理、適用條件以及結果的解讀都做瞭非常詳細的說明，而且還提供瞭不少實操性的建議，比如如何選擇閤適的統計方法、如何避免常見的統計陷阱等等。我記得我第一次接觸到迴歸分析的時候，就是通過這本書纔真正理解瞭其中的奧秘，特彆是多元迴歸和邏輯迴歸的部分，對我的論文撰寫起到瞭至關重要的作用。總而言之，如果你是生物統計學領域的新手，或者想要係統地迴顧和深化自己的統計學知識，這本書絕對是你的不二之選。它不僅是一本教科書，更像是一位耐心且博學的導師，在你學習的道路上給予你堅實的指導和支持。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在一綫做科研的博士，我不得不說，《生物統計學（第2版）》的實用性是我最看重的一點。這本書在理論深度和實際操作性之間找到瞭絕佳的平衡。很多教材可能過於側重理論的推導，讀起來有些“陽春白雪”，但這本書不同，它非常接地氣。書中提供的案例分析，幾乎都是從實際科研場景齣發，例如如何設計科學的實驗、如何處理和分析復雜的數據集、如何有效地展示研究結果等。我尤其欣賞書中對於統計軟件應用的部分，它並沒有簡單地列齣一些命令，而是詳細解釋瞭如何在R、SAS等常用統計軟件中實現各種統計分析，並且對輸齣結果進行瞭深入的解讀，這對於我們這些需要自己動手處理大量數據的研究者來說，簡直是福音。書中對假設檢驗的講解尤其到位，它不僅教會你如何進行檢驗，更重要的是讓你理解為什麼這樣檢驗，以及如何根據檢驗結果來做齣科學的推斷。我記得在我進行一項復雜的基因錶達差異分析時，正是通過書中關於多重檢驗校正的章節，我纔意識到瞭問題的關鍵所在，並最終找到瞭正確的分析思路。這本書的內容更新也跟上瞭時代的步伐，涵蓋瞭一些近年來在生物統計學領域發展迅速的新方法和新理念，這對於保持科研的前沿性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我隻能說，它簡直就是生物統計學領域的“百科全書”式的存在。我之所以這麼說，是因為它幾乎囊括瞭我在學習和工作過程中可能遇到的所有與生物統計學相關的知識點。從最基本的描述性統計，到復雜的推斷性統計，再到各種迴歸模型、方差分析、生存分析等等，這本書都給齣瞭詳盡的講解。我特彆欣賞作者在內容組織上的精心安排，它並不是簡單地將各個知識點羅列齣來，而是通過清晰的章節劃分和邏輯遞進，讓讀者能夠循序漸進地掌握復雜的統計理論。書中不僅講解瞭方法的原理，還詳細介紹瞭如何運用這些方法來解決實際的生物學問題，比如如何評估藥物療效、如何分析疾病的風險因素、如何進行基因關聯分析等等。我記得我曾經在處理一個關於多組學數據整閤的問題時，書中關於貝葉斯統計和層次模型的部分，給瞭我非常大的啓發，讓我能夠從新的角度去思考和解決問題。此外，這本書的參考資料也非常豐富，對於那些希望深入研究某個特定領域或者想瞭解更多最新進展的讀者，提供瞭很好的指引。總而言之，這本《生物統計學（第2版）》是一本集理論性、實用性和前瞻性於一體的優秀教材，無論你是學生還是研究者，都能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸生物統計學的本科生，說實話，一開始我對這個科目充滿瞭畏懼，覺得數學公式和統計模型太抽象瞭，很難理解。但是，《生物統計學（第2版）》的齣現徹底改變瞭我的看法。這本書的語言風格非常友好，作者用瞭很多生動的比喻和形象的圖示來解釋復雜的統計概念，讓我一下子就豁然開朗。比如說，書中在解釋“方差”的時候，用瞭“數據的離散程度”來類比，還配瞭一張圖，清晰地展示瞭數據點是緊密聚集還是分散。對於概率和統計推斷的部分，作者也是一步一步地引導，從最基礎的概念講起，然後逐漸深入，讓我能夠逐步建立起自己的知識體係。書中還設計瞭很多小練習題，在每個章節的最後，讓我可以及時鞏固所學知識，而且這些題目都很有代錶性，能夠幫我檢驗是否真正理解瞭概念。我印象最深的是關於“中心極限定理”的講解，以前聽老師講的時候總覺得雲裏霧裏，但這本書通過圖示和簡單的例子，把這個核心概念講得非常透徹，讓我茅塞頓開。這本書沒有那種讓人望而生畏的數學推導，而是更側重於概念的理解和方法的應用，對於我們這些統計學初學者來說，真的太友好瞭。

評分☆☆☆☆☆

從一個旁觀者的角度來看，《生物統計學（第2版）》給我的整體感覺是嚴謹又不失前瞻性。雖然我不是直接讀者，但與我交流過使用這本書的朋友們普遍反映，它在概念的引入和邏輯的構建上非常齣色。這本書似乎沒有選擇走“大而全”的路綫，而是精選瞭生物統計學領域中最核心、最常用，同時也是最能體現統計學精髓的內容進行深入闡述。我特彆留意到，朋友們提及書中對於統計模型選擇的論述，強調瞭模型的可解釋性和實際應用價值，而不是僅僅追求數學上的完美。這一點非常重要，因為在生物學研究中，模型的“好用”往往比“好看”更關鍵。此外，我聽說書中對數據可視化和圖錶解讀的部分也做瞭比較細緻的講解，這一點對於很多生物學傢來說是福音，畢竟清晰地展示研究結果是至關重要的。書中還提到瞭一些關於現代生物統計學前沿領域的內容，比如在機器學習和大數據分析方麵的應用，這錶明這本書並非停留在傳統的統計學理論，而是積極擁抱新的技術和方法。整體而言，這本書給人的感覺是厚重而紮實的，適閤那些希望深入理解生物統計學理論並將其應用於實際研究的讀者。

評分☆☆☆☆☆