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叶子弘，陈春 编

图书标签:

• 生物统计学
• 统计学
• 生物学
• 医学统计
• 数据分析
• 实验设计
• 流行病学
• 生物信息学
• R语言
• SPSS

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122127846

版次：1

商品编码：10903624

包装：平装

出版时间：2012-02-01

用纸：胶版纸

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

深入解析：现代生物学研究的基石——《分子遗传学原理与实践》 书籍名称：《分子遗传学原理与实践》 作者： [此处可填入虚构的著名遗传学家姓名，例如：艾伦·布莱克伍德 博士，玛丽亚·桑切斯 教授] 出版社： [此处可填入一家专业学术出版社的名称，例如：环球科学出版社 / 泰勒-弗朗西斯出版集团] --- 内容概要： 本书《分子遗传学原理与实践》是一部全面、深入、与时俱进的教科书，旨在为生命科学、生物技术、医学预科以及相关领域的学生和研究人员提供坚实的分子遗传学理论基础和前沿的实验技术指导。本书聚焦于遗传物质（DNA和RNA）在生命体内的存储、复制、表达、调控及其在进化过程中的作用机制。它不仅细致阐述了经典孟德尔遗传学在分子层面的对应关系，更将焦点投向了基因组学、表观遗传学以及基因编辑等当代研究热点。 全书结构严谨，逻辑清晰，分为五大部分，共二十章，确保读者能够系统地掌握从宏观到微观，从基础理论到复杂应用的完整知识体系。 --- 第一部分：遗传物质的基础结构与功能 (The Architecture of Heredity) 本部分奠定了分子遗传学的理论基础，详细解析了遗传信息的载体——核酸的化学本质和物理结构。 第一章：核酸的化学基础与分类 深入探讨DNA和RNA的单体结构、聚合方式，以及它们在水溶液中的稳定性和功能性构象。着重讲解了DNA的双螺旋模型及其发现的历史背景与实验证据。 第二章：基因组的组织与包装 本章超越了简单的双螺旋描述，详细介绍了原核生物和真核生物基因组的组织方式。内容涵盖染色质的层级结构（核小体、30纳米纤维），组蛋白的修饰及其对基因表达的调控作用。对于真核生物中特有的高度浓缩染色体结构（如中期染色体）的形成机制进行了详尽的阐述。 第三章：DNA的复制：精确的自我延续 系统地描述了DNA半保留复制的机制，包括起始点识别、解旋、引物合成以及DNA聚合酶家族（Pol I, II, III）的功能分工。重点讨论了复制叉处的协调工作，如滞后链的冈崎片段的形成与连接，以及端粒的维护问题（端粒酶的作用）。 --- 第二部分：基因表达的调控 (Regulation of Gene Expression) 本部分是本书的核心之一，它阐释了生命如何根据环境和自身需求精确控制基因的开启与关闭，这是理解生命复杂性的关键。 第四章：转录的启动与延伸 详细解析了RNA聚合酶（原核与真核）的结构和催化机制。针对真核生物，深入剖析了通用转录因子、特异性转录因子以及启动子和增强子元件之间的复杂互作。RNA聚合酶II的磷酸化循环及其在转录起始过程中的角色被重点剖析。 第五章：RNA的加工与修饰 本章关注转录产物如何被转化为成熟的mRNA、tRNA和rRNA。内容包括真核前体mRNA（pre-mRNA）的剪接机制（包括剪接体结构与催化）、5'端加帽和3'端加多聚腺苷酸化。特别强调了可变剪接（Alternative Splicing）的多样性潜力及其对蛋白质组的影响。 第六章：蛋白质的合成：翻译机制 完整描述了从mRNA密码解读到多肽链延伸的整个翻译过程。涵盖核糖体的大小亚基组装、tRNA的氨酰化、起始复合物的形成、移位过程以及终止因子的识别。同时，对原核与真核翻译调控的差异进行了对比分析。 第七章：基因表达的后期调控 探讨了翻译后水平的调控手段，包括蛋白质的折叠、质量控制（如泛素化-蛋白酶体系统）以及蛋白质降解的信号通路。此外，也涉及了特定mRNA的稳定性和降解速率的调控。 --- 第三部分：基因组学与进化 (Genomics and Evolution) 本部分将视角从单个基因扩展到整个基因组的层面，探讨了遗传信息的整体组织、变异和在物种间的传播。 第八章：重组与遗传多样性 详细解析了有性生殖过程中同源染色体间的遗传重组（交叉互换）的分子基础，以及它如何打破连锁，增加遗传多样性。 第九章：基因组测序技术的前沿发展 本章全面梳理了DNA测序技术的发展历程，从桑格测序到当前主导地位的高通量测序（NGS）技术，包括Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等平台的原理、优缺点及其在全基因组重测序和转录组测序中的应用。 第十章：基因组学与生物信息学整合 介绍如何利用计算工具分析大规模基因组数据，包括基因组组装、结构变异的检测以及比较基因组学中不同物种基因组的对比分析。 第十一章：基因突变、修复与进化 系统分类DNA的损伤类型和修复机制（如错配修复、核苷酸切除修复、碱基切除修复和双链断裂修复）。讨论突变率、进化驱动力以及分子钟理论在系统发育构建中的应用。 --- 第四部分：表观遗传学与基因组功能修饰 (Epigenetics and Functional Modification) 本部分聚焦于不改变DNA序列本身，但能影响基因表达的遗传机制。 第十二章：DNA甲基化及其作用 深入阐述DNA甲基化（通常是CpG位点）的建立、维持和去除机制。分析了甲基化在X染色体失活、基因组印记和癌症发生中的关键角色。 第十三章：非编码RNA的功能多样性 详述了miRNA、siRNA、lncRNA等非编码RNA家族的结构和调控回路。重点解析了RNA干扰（RNAi）通路，包括Dicer和RISC复合物如何介导基因沉默。 第十四章：染色质重塑的分子机器 探讨了染色质重塑复合体（如SWI/SNF家族）如何通过ATP驱动力移动或重组核小体，从而开放或关闭基因的可及性。 --- 第五部分：应用分子遗传学与技术展望 (Applied Molecular Genetics and Future Directions) 本部分将理论知识与现代生物技术实践相结合，展望分子遗传学未来的发展方向。 第十五章：重组DNA技术与基因克隆 详尽介绍了现代分子克隆的核心技术，包括限制性内切酶的选择性切割、载体设计（质粒、病毒载体）、连接酶的使用以及转化或转导技术。 第十六章：基因编辑技术——CRISPR/Cas系统 本书对革命性的CRISPR-Cas9系统进行了深度剖析，包括其细菌免疫起源、sgRNA的设计原则、Cas9的切割机制，以及应用在靶向基因敲除、敲入和碱基编辑中的各种变体（如Cas12、碱基编辑器）。 第十七章：功能基因组学工具 介绍如何利用技术手段全面研究基因功能，包括酵母双杂交（Y2H）、蛋白质组学分析、ChIP-seq（染色质免疫沉淀测序）在确定转录因子结合位点中的应用。 第十八章：遗传疾病的分子基础 通过具体的案例，分析常见单基因遗传病和多基因疾病（如囊性纤维化、镰刀型细胞贫血症）的分子病因，并讨论基因治疗的策略与挑战。 第十九章：合成生物学中的遗传学应用 探讨如何运用分子遗传学原理来设计和构建新的生物系统或功能单元，例如人工基因回路的设计。 第二十章：实验操作与数据分析指南 本章提供一系列关键实验步骤的优化建议，包括高效的DNA/RNA提取、PCR/qPCR的故障排除、凝胶电泳的精确分析，以及基础统计学在遗传学数据处理中的应用。 --- 本书特色： 深度与广度兼备： 既覆盖了经典遗传学的所有核心概念，又全面涵盖了基因组学、表观遗传学、新一代测序和CRISPR等最前沿领域。 实践导向： 每章末尾均附有“关键概念回顾”和“进阶思考题”，并结合了最新的实验方案设计思路。 清晰的图表支持： 全书包含数百幅原创或精修的流程图和机制图，力求将复杂的分子过程以最直观的方式呈现给读者。 跨学科融合： 特别强调分子遗传学与计算生物学、化学生物学的交叉点，为学生未来跨学科研究打下基础。

评分☆☆☆☆☆

最近读完一本关于“科学研究方法论”的深度剖析，它虽然不是一本直接关于生物统计学的书籍，但其对科学思维的训练和研究路径的指引，却让我对如何严谨地进行任何领域的科学探索，有了更深刻的认识。作者从“提出科学问题的能力”开始，就以一种非常系统和启发性的方式，引导读者去审视那些看似显而易见的研究课题，并从中发掘出真正值得深入探索的科学难题。他强调了敏锐的观察力、好奇心以及批判性思维在科学发现中的基础性作用。 书中对“文献回顾与知识体系构建”的详细阐述，也让我印象深刻。作者不仅仅是要求读者去“读”文献，更是强调了如何去“理解”文献，如何从海量的研究成果中，梳理出知识的脉络，识别出研究的空白和潜在的创新点。他提供了一套系统的方法，来帮助读者快速掌握某一领域的最新进展，并在此基础上构建起自己的知识框架。这对于我日后在生物统计学领域，如何有效学习和掌握最新的统计方法和技术，无疑具有极其重要的指导意义。 让我尤为欣赏的是，作者在“研究设计与实验规划”方面的深入探讨。他详细剖析了不同类型研究（如描述性研究、相关性研究、因果性研究）的设计要点，并以大量的实例，阐释了对照组、随机化、盲法等关键要素在确保研究结果可靠性方面的重要性。他还深入讲解了如何根据研究问题，选择最恰当的统计方法，并强调了样本量计算在实验设计中的关键作用。这让我认识到，任何一个看似简单的生物学实验，背后都蕴含着严谨的设计原则，而这些原则，正是保障研究结论有效性的基石。 此外，本书在“数据分析与解释”这一环节的讲解，也让我对统计学有了新的理解。作者并没有仅仅局限于介绍各种统计方法，而是更侧重于“如何正确地分析和解释数据”。他深入剖析了p值、置信区间等统计量背后的意义，并强调了避免过度解读、警惕统计陷阱的重要性。他还通过大量的案例，展示了如何利用数据可视化来清晰地呈现研究结果，并如何严谨地论证研究结论。这对于我日后在生物统计学领域，如何正确地处理和解读实验数据，具有极其宝贵的指导意义。 最后，这本书对“科学伦理与学术规范”的强调，也让我深感认同。作者通过列举一些触目惊心的学术不端案例，深刻警示了诚实、正直、尊重知识产权在科学研究中的极端重要性。他强调了透明、公开、可重复性是科学研究的基本要求。这让我认识到，任何领域的科学研究，都必须建立在坚实的道德基础之上，才能真正推动人类社会的进步。

评分☆☆☆☆☆

最近刚读完一本关于统计学在生命科学中应用的巨著，虽然这本书的重点并非直接讲解生物统计学，但它所涵盖的方法论的严谨性和实际应用的广泛性，让我对如何运用数学工具理解和分析自然现象有了全新的认识。作者从基础的概率论出发，循序渐进地介绍了多种统计模型，比如线性回归、方差分析以及非参数检验等。在讲解每个模型时，作者都极其注重理论的推导过程，不仅仅是给出了公式，而是详细解释了每一个假设的来源和意义，以及模型在特定条件下的适用性。这一点对于我这种希望深入理解统计学本质的读者来说，简直是醍醐灌顶。 更让我印象深刻的是，书中大量的案例研究。这些案例并非局限于某个单一学科，而是跨越了物理学、化学、经济学，甚至社会学等多个领域。通过这些鲜活的例子，我能直观地感受到统计学强大的解释力和预测力。例如，在分析某个化学反应的速率时，作者是如何运用回归分析来识别关键变量并优化实验条件的；在经济学部分，又是如何通过时间序列模型来预测市场趋势的。虽然这些案例的背景和我所关注的生命科学有所不同，但其中处理数据、构建模型、解释结果的逻辑思路和方法论，却是完全相通的。我开始思考，如果将这些方法应用到生物学数据中，比如基因表达数据、蛋白质相互作用网络，甚至生态系统动态变化，将会激发出多少新的洞见。 这本书在统计推断方面的阐述也让我受益匪浅。它深入浅出地解释了点估计、区间估计以及假设检验的原理，并且详细讨论了不同检验方法之间的联系与区别。让我印象深刻的是，作者并没有简单地罗列各种检验方法，而是强调了选择合适统计方法的思考过程，比如如何根据数据的分布特性、样本量以及研究问题的性质来做出判断。书中对于p值和置信区间的误读的警示，更是让我警醒，认识到统计学结果需要审慎解读，避免过度推断。这种对统计学“陷阱”的细致讲解，对于任何想要严谨进行科学研究的人来说，都是弥足珍贵的。 我尤其喜欢书中关于多重比较和模型选择的章节。在生物学研究中，我们常常面临需要同时检验成千上万个假设的情况，比如基因组学研究。作者详细阐述了多重比较可能带来的假阳性问题，并介绍了诸如Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）等多种控制假阳性率的策略。这让我意识到，在处理复杂生物数据时，盲目进行检验是多么危险。同时，在模型选择部分，作者也引导读者思考，如何在模型的拟合优度、简洁性和解释力之间取得平衡。他介绍的AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion）等信息准则，为我提供了一种量化比较不同模型的方法，这在构建复杂的生物学模型时无疑是极其重要的工具。 这本书在数据可视化方面的探讨也给我留下了深刻的印象。作者强调，好的可视化不仅仅是为了美观，更是为了清晰地传达信息和揭示数据中的模式。他介绍了几种常见的统计图表，如散点图、箱线图、直方图等，并详细说明了它们各自的适用场景和绘制要点。更重要的是，他还在书中穿插了一些“反面教材”，展示了那些容易引起误导的图表，并分析了其错误所在。这让我深刻认识到，在生物学研究中，如何有效地将复杂的统计结果可视化，以供他人理解和复现，是一项至关重要的技能。我开始反思自己过去在制作图表时可能存在的不足，并从中汲取了许多改进的方向。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚结束一本关于“复杂系统理论与建模”的探索，虽然书中并没有直接出现“生物统计学”这个词汇，但其所倡导的跨学科视角和系统性思维，却为我理解和应用生物统计学工具提供了全新的维度。作者从“整体论”的视角出发，强调了理解一个系统，不能仅仅关注其孤立的组成部分，而需要去探究各部分之间的相互作用、反馈机制以及 emergent properties（涌现性）。这让我开始重新审视生物体本身，以及各种生态系统、疾病传播等复杂的生物现象，它们都符合复杂系统的基本特征。 书中关于“网络分析”的章节，尤其让我感到振奋。作者详细介绍了图论在分析复杂网络中的应用，包括节点的连接度、路径、社群结构等概念。他通过生物学中的蛋白质相互作用网络、基因调控网络、以及生态系统中的食物链网络等案例，生动地展示了如何运用网络分析来揭示系统内部的结构和功能。这让我意识到，生物统计学在处理高维度的生物组学数据时，例如基因表达谱、代谢组学数据，其本质上也是在分析一个复杂的“网络”，而网络分析的工具和思想，无疑能够极大地提升我对这些数据的理解深度。 让我印象深刻的是，作者在“仿真建模与预测”方面的讲解。他介绍了离散事件仿真、基于代理的建模（Agent-Based Modeling）等多种仿真技术，并强调了如何通过仿真来探索系统的动态行为和对不同干预措施的响应。他以流行病传播的仿真为例，详细阐述了如何构建仿真模型，设定参数，并运行仿真来预测疾病的爆发趋势，评估不同防控策略的效果。这让我深刻理解了，生物统计学在进行流行病学研究、药物疗效评估，甚至生态风险评估时，仿真建模将是一个强大的辅助工具。 书中对“非线性动力学与混沌理论”的引入，也给我带来了许多启发。作者指出，许多生物系统都表现出非线性特征，其行为往往难以用简单的线性模型来描述。他通过李雅普诺夫指数、相空间重构等概念，揭示了即使是确定性的非线性系统，也可能表现出混沌的行为，即对初始条件极其敏感。这让我意识到，在分析一些生物学数据时，例如细胞周期的调控、神经信号的传递，传统的线性统计方法可能存在局限性，而需要更高级的非线性统计技术。 最后，本书对“涌现性与自组织”的探讨，更是让我对生命现象有了更宏观的理解。作者解释了如何从简单的个体行为和相互作用中，涌现出复杂的宏观模式，而这些模式并非由某个中心控制者预先设定。他以细菌群落的行为、鸟群的迁徙等例子，说明了自组织在自然界中的普遍性。这让我开始思考，生物统计学在研究基因组学、表观遗传学等领域时，也应该关注到基因、蛋白等分子层面的简单交互，如何“涌现”出复杂的细胞功能和生命表型，而不仅仅是孤立地分析每个分子。

评分☆☆☆☆☆

最近读完一本关于数据分析方法论的经典著作，虽非直指生物统计学，但其深度和广度足以让人对数据驱动的科学研究产生更宏观和系统的理解。这本书从最基础的数据收集与清洗开始，就以一种近乎苛刻的严谨性要求读者，强调了数据质量对后续分析结果的决定性影响。作者详细列举了各种常见的数据异常值、缺失值处理方法，并深入剖析了不同方法背后的逻辑和潜在偏差。这让我意识到，许多看似“显而易见”的统计结果，其根基可能在于前期数据处理阶段被忽视的细节。 在模型构建方面，本书涵盖了从描述性统计到推断性统计的广泛内容，尤其是在回归分析和时间序列分析上的讲解，堪称教科书级别。作者没有停留在公式的堆砌，而是通过大量的实际案例，生动地展示了如何将抽象的统计理论应用于解决现实世界中的复杂问题。我特别欣赏作者在分析金融市场波动、气候变化趋势等案例时，所展现出的清晰的逻辑链条，以及如何根据数据的特性选择最合适的模型，并对模型的假设条件进行严格检验。尽管这些案例的领域与生命科学不尽相同，但其中蕴含的数据解读、模型评估和结果预测的普适性方法，对于我理解和运用生物统计学工具大有启发。 书中关于抽样理论和实验设计的章节，更是让我认识到科学研究的“前置环节”有多么重要。作者详尽地阐述了不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的原理、优缺点以及适用场景，并深刻分析了抽样偏差可能带来的严重后果。在实验设计方面，他对对照组、随机化、重复性等核心原则的强调，让我深刻理解了如何才能设计出能够得到可靠结论的实验。这些理论知识，对于我在后续进行生物学实验设计，例如临床试验或流行病学调查时，无疑是宝贵的指导。 此外，这本书在多变量统计分析方面的阐述也极具价值。作者详细介绍了主成分分析（PCA）、因子分析、判别分析等方法，并用生动的图示和案例说明了它们如何帮助我们从高维数据中提取关键信息，发现隐藏的结构。这对于我理解诸如基因组学、蛋白质组学等领域中，那些庞大而复杂的数据集，并从中寻找有意义的生物标志物或通路，具有极其重要的启示意义。作者的讲解方式，使得这些看似高深的统计方法，变得易于理解和应用。 最后，这本书在统计建模的迭代与优化方面，也给我留下了深刻的印象。作者强调，统计建模并非一蹴而就的过程，而是需要反复验证、修正和改进的。他详细讲解了如何通过残差分析、模型诊断等手段来评估模型的拟合优度，以及如何根据实际需求和数据特点，对模型进行调整和优化。这种迭代式的思考方式，让我认识到，在科学研究中，对现有模型进行批判性评估并寻求改进，是推动知识进步的关键。

评分☆☆☆☆☆

最近偶然翻阅了一本关于现代数学建模的百科全书式著作，它虽然并非直接聚焦于生物统计学，但其中涉及的数学原理的严谨性以及跨学科的应用范例，着实让我眼前一亮。作者在开篇就强调了数学建模作为一种解决问题的思维框架的重要性，它不仅是工具的集合，更是一种逻辑推理和抽象概括的能力。书中从最基础的代数方程、微分方程入手，逐步深入到概率论、统计学、优化理论、图论等多个数学分支，并且为每一个分支都提供了极其详尽的数学推导和理论阐释。 让我尤为惊叹的是，书中大量的实际应用案例，它们横跨了从物理学、工程学到经济学、社会学等诸多领域。作者通过对这些案例的深入剖析，展现了数学模型如何被用来描述、预测和优化各种复杂的系统。例如，在分析流体动力学时，他是如何运用微分方程来模拟漩涡的形成；在经济学领域，又是如何利用博弈论来分析市场竞争的动态。这些案例虽然背景各异，但其模型构建的逻辑、参数的设定、结果的解释，都蕴含着一套共通的科学方法论。我从中看到了将这些方法论迁移到生物学领域，如模拟基因调控网络、预测疾病传播模式等，将是多么富有前景。 本书在“模型评估与验证”这一环节的讲解，也让我受益匪浅。作者非常强调，一个好的模型不仅仅是数学上自洽，更重要的是它能够有效、准确地反映现实世界。他详细介绍了多种模型评估的方法，包括残差分析、灵敏度分析、鲁棒性检验等，并强调了交叉验证在防止模型过拟合方面的重要性。这让我深刻认识到，任何一个统计模型，都应该经过严格的检验，才能被赋予可靠的解释力。这对于我在处理生物学数据时，如何审慎地选择和验证模型，有着极其重要的指导意义。 另外，书中关于“模型选择与优化”的章节，为我打开了新的思路。作者不仅仅是介绍了各种模型，更重要的是引导读者思考“如何选择最合适的模型”。他深入分析了不同模型的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性，并介绍了诸如信息准则（如AIC、BIC）等量化模型优劣的方法。这让我意识到，在生物学研究中，面对纷繁复杂的统计模型，如何做出明智的选择，避免盲目套用，是保证研究质量的关键。 最后，这本书对“不确定性与风险分析”的深入探讨，也给我留下了深刻的印象。作者强调，现实世界中充满着各种不确定性，而数学模型正是帮助我们量化和管理这种不确定性的重要工具。他详细介绍了蒙特卡洛模拟、贝叶斯推断等方法，来处理数据中的随机性和模型参数的不确定性。这对于我在解读生物学实验结果，尤其是在进行风险评估或预测时，如何严谨地考虑和量化不确定性，提供了宝贵的视角。

评分☆☆☆☆☆

第九章

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第六章

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一、相关分析的作用

评分☆☆☆☆☆

思考练习题

评分☆☆☆☆☆

第一F章

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经常读书的人会思考，知道怎么才能想出办法。他们智商比较高，能够把无序而纷乱的世界理出头绪，抓住根本和要害，从而提出解决问题的方法。经常读书的人不会乱说话，言必有据，每一个结论会通过合理的推导得出，而不会人云亦云、信口雌黄。 \N\N读书的最终目的当然是为了提高对人性的认识，锻炼心胸，逐步训练感受幸福的能力，培养自信心，形成实践能力。有道是“腹有诗书气自华”，因此，养成阅读习惯将受用终生。阅读习惯是在心灵深处装了一部发动机，一个人养成了读书的习惯，一辈子不寂寞。养不成读书的习惯，一辈子不知所措爱是恒久忍耐，又有恩慈；爱是不嫉妒，爱是不自夸，不张狂，不做害羞的事，不求自己的益处，不轻易发怒，不计算人的恶，不喜欢不义，只喜欢真理；凡事包容，凡事相信，凡事盼望，凡事忍耐；爱是永不止息，读书笔记，是指人们在阅读书籍或文章时，遇到值得记录的东西和自己的心得、体会，随时随地把它写下来的一种文体。读书笔记不仅能提高阅读书、文的效率，而且能提高科学研究和写作能力。通过学习和实践使学生充分认识到图书馆的作用，不但学到了知识，锻炼了能力，更激发了学生的探索欲。古人有条著名的读书治学经验，叫做读书要做到：眼到、口到、心到、手到。这“手到”就是读书笔记。读完一篇文章或一本书后，应根据不同情况，写好读书笔记。常用的形式有：1、摘要式读书笔记摘要式读书笔记，是在读书时把与自己学习、工作、研究的问题有关的语句、段落等按原文准确无误地抄录下来。摘录原文后要注明出处，包括题目、作者、出版单位、出版日期，页码等，便于引用和核实。摘录要有选择，以是否有用作为摘录的标准。摘录式笔记可分为：（1）索引读书笔记索引读书笔记是只记录文章的题目、出处的笔记。如书刊篇目名、编著者、出版年月日、藏书处。如果是书，要记册、章、节，如果是期刊，要记期号，报纸要记年月日和版面，以备日后查找方便。（2）抄录原文读书笔记抄录原文读书笔记就是照抄书刊文献中与自己学习、研究有关的精彩语句、段落等作为日后应用的原始材料。摘抄原文要写上分类题目，在引文后面注明出处。2、评注式读书笔记评注式读书笔记不单是摘录，而且要把自己对读物内容的主要观点、材料的看法写出来，其中自然也包括表达出笔记作者的感情。评注式笔记有时对摘录的要点做概括的说明。评注式笔记有下列几种：（1）书头批注书头批注，是一种最简易的读书笔记作法。就是在读书的时候，把书中重要的地方和自己体会最深的地方，用笔在字句旁边的空白处打上个符号，或者在空白处加批注，或者是折页、夹纸条作记号等等。这种笔记方法不但对书中的内容可以加深理解，也为日后查找提供了方便。（2）提纲和提要提纲是用纲要的形式把一本书或一篇文章的论点、论据提纲挚领地叙述出来。提纲可按原文的章节、段落层次，把主要的内容扼要地写出来。提纲读书笔记可以采用原文的语句和自己的语言相结合的方式来写。提要和提纲不同。提纲是逐段写出来的要点，提要是综合全文写出要点。提要可以完全用自己的语言扼要地写出读物的内容。提要除客观叙述读物内容外，带有一些评述的性质。（4）评注读书笔记评注读书笔记，是读完读物后对它的得失加以评论，或对疑难之点加以注释，这样的读书笔记叫作评注笔记。3、心得式读书笔记心得式读书笔记，是在读书之后写出自己的认识、感想、体会和得到的启发与收获的一种笔记。它有如下几种：（1）札记札记也叫札记，是读书时把摘记的要点和心得结合起来写成的。这种札记的形式是灵活多样的。可长可短。（2）心得心得笔记也叫读后感。读书后把自己的体会、感想、收获写出来。这些读书笔记，可以写读书时的心得体会，也可以写对原文的某些论点的发挥或提出批评、商榷的意见。写这种笔记，一般是以自己的语言为主，也可适当地引用原文。 %D%A %D%A%D%A%D%A 　 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

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第五节

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L一、L相关分析的意义

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第六章