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内容简介

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。《生物统计学》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。
《生物统计学》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。

目录

第一章 导论
一、生物统计学概论
二、常用统计学术语
三、概率
四、概率分布
五、试验资料的特征数计算
思考练习题
第二章 统计推断
第一节 假设检验的原理与方法
一、假设检验的概念
二、假设检验的步骤
三、双尾检验与单尾检验
四、假设检验中的两类错误
第二节 方差的同质性检验
一、一个样本方差的同质性检验
二、两个样本方差的同质性检验
三、多个样本方差的同质性检验
第三节 样本平均数的假设检验
一、大样本平均数的假设检验--u检验
二、小样本平均数的假设检验--t检验
第四节 样本频率的假设检验
一、一个样本频率的假设检验
二、两个样本频率的假设检验
第五节 χ2检验
一、χ2检验的原理与方法
二、适合性检验
三、独立性检验
第六节 参数的区间估计与点估计
一、参数区间估计和点估计的原理
二、一个总体平均数μ的区间估计与点估计
三、两个总体平均数差数μ1－μ2的区间估计与点估计
四、一个总体频率p的区间估计与点估计
五、两个总体频率差数p1-p2的区间估计与点估计
思考练习题
第三章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理
一、数学模型
二、平方和和自由度的分解
三、统计假设的显著性检验--F检验
四、多重比较
第二节 方差分析的基本假定
一、方差分析满足的三个条件
二、方差齐性检验
第三节 单因素方差分析
一、组内观测次数相等的方差分析
二、组内观测次数不相等的方差分析
第四节 二因素方差分析(有无交互作用)
一、无重复观测值的二因素方差分析
二、具有重复观测值的二因素方差分析
第五节 多因素方差分析
第六节 方差分析的数据转换
一、平方根转换
二、对数转换
三、反正弦转换
思考练习题
第四章 回归分析
第一节 直线回归分析
一、直线回归方程的建立
二、直线回归的数学模型和基本假定
三、直线回归的假设检验
四、直线回归的区间估计
第二节 多元线性回归分析
一、多元线性回归模型
二、正规方程
三、多元回归方程的计算
四、多元线性回归方程的方差分析
思考练习题
第五章 协方差分析
第一节 协方差分析的作用和原理
一、协方差分析的作用
二、协方差的原理
第二节 协方差分析计算及应用
一、协方差的计算过程
二、协方差的应用
思考练习题
第六章 相关分析
第一节 相关分析概述
一、相关分析的意义
二、相关关系的概念
三、相关的种类
第二节 一元线性相关分析
一、相关分析的作用
二、相关系数
三、一元线性相关分析的主要方法
四、相关系数的解释与评价
五、相关系数的假设检验
六、直线相关分析时的注意事项
七、直线相关与回归的区别与联系
第三节 多元线性相关分析
一、多元线性相关的涵义
二、偏相关系数的计算与检验
三、复相关系数的计算与检验
思考练习题
第七章 抽样调查
第一节 抽样调查概述
一、抽样调查中的基本概念
二、抽样分布
第二节 抽样估计的基本方法
一、点估计
二、区间估计
三、抽样容量的确定
第三节 抽样调查的基本方法
一、随机抽样法
二、系统抽样(顺序抽样)
三、主观抽样(典型抽样)
第四节 抽样方案的制订与组织实施
一、设计抽样调查方案的基本要求
二、抽样方案的制订
思考练习题
第八章 试验设计与分析
第一节 前言
一、试验设计方法常用的术语
二、试验误差的来源
三、试验设计的基本原则
四、试验计划的制订
第二节 随机区组设计及其统计分析
一、随机区组设计方法
二、试验结果的统计分析--随机区组试验结果的统计分析
三、随机区组设计的优缺点
第三节 巢式设计及其统计分析
一、巢式设计的方法
二、巢式设计试验结果的方差分析
三、巢式设计的优缺点
第四节 析因法设计及其统计分析
一、析因法设计方法
二、析因设计试验结果
三、析因法设计的应用及注意问题
第五节 正交设计及其统计分析
一、正交表及其设计
二、正交试验的统计分析方法--正交试验结果分析方法
三、正交设计方法的应用实例一
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
五、正交试验的优缺点及应注意的问题
第六节 Plackett�睟urman试验设计法及响应面法分析法
一、Plackett�睟urman设计法与响应面设计方法
二、响应面分析法试验统计分析
三、响应面设计的应用及注意问题
思考练习题
第九章 数学模型模拟分析及应用
第一节 数学模型基本概念
一、数学模型的定义
二、建立数学模型的基本理论
三、数据类型与模型类型
第二节 数据模型的模拟与优化
一、常用算法
二、算法的特点
三、基本方法和步骤
第三节 几种常用的模型及分析
一、广义线性模型
二、逻辑斯谛克模型
三、蒙特卡罗模型
四、BP神经网络模型
第四节 预测
一、预测的概述
二、预测的基本方法
三、预测的步骤
四、预测的作用
第五节 常用建模软件
一、Matlab
二、Mathematica
三、Maple
思考练习题
第十章 其他统计方法及应用
第一节 聚类分析
一、聚类分析的原理
二、聚类分析的应用
第二节 主成分分析
一、主成分分析的原理
二、主成分分析的应用
三、主成分分析应用实例
思考练习题
附录
附表
参考文献

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第七章

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抽样调查的基本D方法

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