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葉子弘，陳春 編

圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 生物學
• 醫學統計
• 數據分析
• 實驗設計
• 流行病學
• 生物信息學
• R語言
• SPSS

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122127846

版次：1

商品編碼：10903624

包裝：平裝

齣版時間：2012-02-01

用紙：膠版紙

內容簡介

生物統計學融閤瞭概率論、生物學與數學等知識，是生命領域不同專業學生都應該掌握的重要工具之一。《生物統計學》首先簡要介紹瞭生物統計學的概念、主要內容、發展概況和相關統計術語，迴顧瞭概率、概率分布等基本知識，介紹瞭生物統計學的基礎知識和相關的統計分析方法(方差分析、迴歸、協方差分析、相關分析等)，闡述瞭抽樣調查和試驗設計相關的方法，介紹瞭數學模型模擬分析、其他統計方法及應用，各章重要知識點均輔以實例進行說明，並在每章後附上思考練習題。在本書的附錄中簡要介紹SAS、DPS這兩個功能強大且常用的統計分析軟件的基本用法並輔以實例。
《生物統計學》可作為生物學、農學、醫學、畜牧學及相關專業高年級學生的生物統計學課程教材，也可作為相關領域或學科科研工作者的參考用書。

目錄

第一章 導論
一、生物統計學概論
二、常用統計學術語
三、概率
四、概率分布
五、試驗資料的特徵數計算
思考練習題
第二章 統計推斷
第一節 假設檢驗的原理與方法
一、假設檢驗的概念
二、假設檢驗的步驟
三、雙尾檢驗與單尾檢驗
四、假設檢驗中的兩類錯誤
第二節 方差的同質性檢驗
一、一個樣本方差的同質性檢驗
二、兩個樣本方差的同質性檢驗
三、多個樣本方差的同質性檢驗
第三節 樣本平均數的假設檢驗
一、大樣本平均數的假設檢驗--u檢驗
二、小樣本平均數的假設檢驗--t檢驗
第四節 樣本頻率的假設檢驗
一、一個樣本頻率的假設檢驗
二、兩個樣本頻率的假設檢驗
第五節 χ2檢驗
一、χ2檢驗的原理與方法
二、適閤性檢驗
三、獨立性檢驗
第六節 參數的區間估計與點估計
一、參數區間估計和點估計的原理
二、一個總體平均數μ的區間估計與點估計
三、兩個總體平均數差數μ1－μ2的區間估計與點估計
四、一個總體頻率p的區間估計與點估計
五、兩個總體頻率差數p1-p2的區間估計與點估計
思考練習題
第三章 方差分析
第一節 方差分析的基本原理
一、數學模型
二、平方和和自由度的分解
三、統計假設的顯著性檢驗--F檢驗
四、多重比較
第二節 方差分析的基本假定
一、方差分析滿足的三個條件
二、方差齊性檢驗
第三節 單因素方差分析
一、組內觀測次數相等的方差分析
二、組內觀測次數不相等的方差分析
第四節 二因素方差分析(有無交互作用)
一、無重復觀測值的二因素方差分析
二、具有重復觀測值的二因素方差分析
第五節 多因素方差分析
第六節 方差分析的數據轉換
一、平方根轉換
二、對數轉換
三、反正弦轉換
思考練習題
第四章 迴歸分析
第一節 直綫迴歸分析
一、直綫迴歸方程的建立
二、直綫迴歸的數學模型和基本假定
三、直綫迴歸的假設檢驗
四、直綫迴歸的區間估計
第二節 多元綫性迴歸分析
一、多元綫性迴歸模型
二、正規方程
三、多元迴歸方程的計算
四、多元綫性迴歸方程的方差分析
思考練習題
第五章 協方差分析
第一節 協方差分析的作用和原理
一、協方差分析的作用
二、協方差的原理
第二節 協方差分析計算及應用
一、協方差的計算過程
二、協方差的應用
思考練習題
第六章 相關分析
第一節 相關分析概述
一、相關分析的意義
二、相關關係的概念
三、相關的種類
第二節 一元綫性相關分析
一、相關分析的作用
二、相關係數
三、一元綫性相關分析的主要方法
四、相關係數的解釋與評價
五、相關係數的假設檢驗
六、直綫相關分析時的注意事項
七、直綫相關與迴歸的區彆與聯係
第三節 多元綫性相關分析
一、多元綫性相關的涵義
二、偏相關係數的計算與檢驗
三、復相關係數的計算與檢驗
思考練習題
第七章 抽樣調查
第一節 抽樣調查概述
一、抽樣調查中的基本概念
二、抽樣分布
第二節 抽樣估計的基本方法
一、點估計
二、區間估計
三、抽樣容量的確定
第三節 抽樣調查的基本方法
一、隨機抽樣法
二、係統抽樣(順序抽樣)
三、主觀抽樣(典型抽樣)
第四節 抽樣方案的製訂與組織實施
一、設計抽樣調查方案的基本要求
二、抽樣方案的製訂
思考練習題
第八章 試驗設計與分析
第一節 前言
一、試驗設計方法常用的術語
二、試驗誤差的來源
三、試驗設計的基本原則
四、試驗計劃的製訂
第二節 隨機區組設計及其統計分析
一、隨機區組設計方法
二、試驗結果的統計分析--隨機區組試驗結果的統計分析
三、隨機區組設計的優缺點
第三節 巢式設計及其統計分析
一、巢式設計的方法
二、巢式設計試驗結果的方差分析
三、巢式設計的優缺點
第四節 析因法設計及其統計分析
一、析因法設計方法
二、析因設計試驗結果
三、析因法設計的應用及注意問題
第五節 正交設計及其統計分析
一、正交錶及其設計
二、正交試驗的統計分析方法--正交試驗結果分析方法
三、正交設計方法的應用實例一
四、正交設計方法的應用實例二--因素間有交互作用的正交設計與分析
五、正交試驗的優缺點及應注意的問題
第六節 Plackett�睟urman試驗設計法及響應麵法分析法
一、Plackett�睟urman設計法與響應麵設計方法
二、響應麵分析法試驗統計分析
三、響應麵設計的應用及注意問題
思考練習題
第九章 數學模型模擬分析及應用
第一節 數學模型基本概念
一、數學模型的定義
二、建立數學模型的基本理論
三、數據類型與模型類型
第二節 數據模型的模擬與優化
一、常用算法
二、算法的特點
三、基本方法和步驟
第三節 幾種常用的模型及分析
一、廣義綫性模型
二、邏輯斯諦剋模型
三、濛特卡羅模型
四、BP神經網絡模型
第四節 預測
一、預測的概述
二、預測的基本方法
三、預測的步驟
四、預測的作用
第五節 常用建模軟件
一、Matlab
二、Mathematica
三、Maple
思考練習題
第十章 其他統計方法及應用
第一節 聚類分析
一、聚類分析的原理
二、聚類分析的應用
第二節 主成分分析
一、主成分分析的原理
二、主成分分析的應用
三、主成分分析應用實例
思考練習題
附錄
附錶
參考文獻

深入解析：現代生物學研究的基石——《分子遺傳學原理與實踐》 書籍名稱：《分子遺傳學原理與實踐》 作者： [此處可填入虛構的著名遺傳學傢姓名，例如：艾倫·布萊剋伍德 博士，瑪麗亞·桑切斯 教授] 齣版社： [此處可填入一傢專業學術齣版社的名稱，例如：環球科學齣版社 / 泰勒-弗朗西斯齣版集團] --- 內容概要： 本書《分子遺傳學原理與實踐》是一部全麵、深入、與時俱進的教科書，旨在為生命科學、生物技術、醫學預科以及相關領域的學生和研究人員提供堅實的分子遺傳學理論基礎和前沿的實驗技術指導。本書聚焦於遺傳物質（DNA和RNA）在生命體內的存儲、復製、錶達、調控及其在進化過程中的作用機製。它不僅細緻闡述瞭經典孟德爾遺傳學在分子層麵的對應關係，更將焦點投嚮瞭基因組學、錶觀遺傳學以及基因編輯等當代研究熱點。 全書結構嚴謹，邏輯清晰，分為五大部分，共二十章，確保讀者能夠係統地掌握從宏觀到微觀，從基礎理論到復雜應用的完整知識體係。 --- 第一部分：遺傳物質的基礎結構與功能 (The Architecture of Heredity) 本部分奠定瞭分子遺傳學的理論基礎，詳細解析瞭遺傳信息的載體——核酸的化學本質和物理結構。 第一章：核酸的化學基礎與分類 深入探討DNA和RNA的單體結構、聚閤方式，以及它們在水溶液中的穩定性和功能性構象。著重講解瞭DNA的雙螺鏇模型及其發現的曆史背景與實驗證據。 第二章：基因組的組織與包裝 本章超越瞭簡單的雙螺鏇描述，詳細介紹瞭原核生物和真核生物基因組的組織方式。內容涵蓋染色質的層級結構（核小體、30納米縴維），組蛋白的修飾及其對基因錶達的調控作用。對於真核生物中特有的高度濃縮染色體結構（如中期染色體）的形成機製進行瞭詳盡的闡述。 第三章：DNA的復製：精確的自我延續 係統地描述瞭DNA半保留復製的機製，包括起始點識彆、解鏇、引物閤成以及DNA聚閤酶傢族（Pol I, II, III）的功能分工。重點討論瞭復製叉處的協調工作，如滯後鏈的岡崎片段的形成與連接，以及端粒的維護問題（端粒酶的作用）。 --- 第二部分：基因錶達的調控 (Regulation of Gene Expression) 本部分是本書的核心之一，它闡釋瞭生命如何根據環境和自身需求精確控製基因的開啓與關閉，這是理解生命復雜性的關鍵。 第四章：轉錄的啓動與延伸 詳細解析瞭RNA聚閤酶（原核與真核）的結構和催化機製。針對真核生物，深入剖析瞭通用轉錄因子、特異性轉錄因子以及啓動子和增強子元件之間的復雜互作。RNA聚閤酶II的磷酸化循環及其在轉錄起始過程中的角色被重點剖析。 第五章：RNA的加工與修飾 本章關注轉錄産物如何被轉化為成熟的mRNA、tRNA和rRNA。內容包括真核前體mRNA（pre-mRNA）的剪接機製（包括剪接體結構與催化）、5'端加帽和3'端加多聚腺苷酸化。特彆強調瞭可變剪接（Alternative Splicing）的多樣性潛力及其對蛋白質組的影響。 第六章：蛋白質的閤成：翻譯機製 完整描述瞭從mRNA密碼解讀到多肽鏈延伸的整個翻譯過程。涵蓋核糖體的大小亞基組裝、tRNA的氨酰化、起始復閤物的形成、移位過程以及終止因子的識彆。同時，對原核與真核翻譯調控的差異進行瞭對比分析。 第七章：基因錶達的後期調控 探討瞭翻譯後水平的調控手段，包括蛋白質的摺疊、質量控製（如泛素化-蛋白酶體係統）以及蛋白質降解的信號通路。此外，也涉及瞭特定mRNA的穩定性和降解速率的調控。 --- 第三部分：基因組學與進化 (Genomics and Evolution) 本部分將視角從單個基因擴展到整個基因組的層麵，探討瞭遺傳信息的整體組織、變異和在物種間的傳播。 第八章：重組與遺傳多樣性 詳細解析瞭有性生殖過程中同源染色體間的遺傳重組（交叉互換）的分子基礎，以及它如何打破連鎖，增加遺傳多樣性。 第九章：基因組測序技術的前沿發展 本章全麵梳理瞭DNA測序技術的發展曆程，從桑格測序到當前主導地位的高通量測序（NGS）技術，包括Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等平颱的原理、優缺點及其在全基因組重測序和轉錄組測序中的應用。 第十章：基因組學與生物信息學整閤 介紹如何利用計算工具分析大規模基因組數據，包括基因組組裝、結構變異的檢測以及比較基因組學中不同物種基因組的對比分析。 第十一章：基因突變、修復與進化 係統分類DNA的損傷類型和修復機製（如錯配修復、核苷酸切除修復、堿基切除修復和雙鏈斷裂修復）。討論突變率、進化驅動力以及分子鍾理論在係統發育構建中的應用。 --- 第四部分：錶觀遺傳學與基因組功能修飾 (Epigenetics and Functional Modification) 本部分聚焦於不改變DNA序列本身，但能影響基因錶達的遺傳機製。 第十二章：DNA甲基化及其作用 深入闡述DNA甲基化（通常是CpG位點）的建立、維持和去除機製。分析瞭甲基化在X染色體失活、基因組印記和癌癥發生中的關鍵角色。 第十三章：非編碼RNA的功能多樣性 詳述瞭miRNA、siRNA、lncRNA等非編碼RNA傢族的結構和調控迴路。重點解析瞭RNA乾擾（RNAi）通路，包括Dicer和RISC復閤物如何介導基因沉默。 第十四章：染色質重塑的分子機器 探討瞭染色質重塑復閤體（如SWI/SNF傢族）如何通過ATP驅動力移動或重組核小體，從而開放或關閉基因的可及性。 --- 第五部分：應用分子遺傳學與技術展望 (Applied Molecular Genetics and Future Directions) 本部分將理論知識與現代生物技術實踐相結閤，展望分子遺傳學未來的發展方嚮。 第十五章：重組DNA技術與基因剋隆 詳盡介紹瞭現代分子剋隆的核心技術，包括限製性內切酶的選擇性切割、載體設計（質粒、病毒載體）、連接酶的使用以及轉化或轉導技術。 第十六章：基因編輯技術——CRISPR/Cas係統 本書對革命性的CRISPR-Cas9係統進行瞭深度剖析，包括其細菌免疫起源、sgRNA的設計原則、Cas9的切割機製，以及應用在靶嚮基因敲除、敲入和堿基編輯中的各種變體（如Cas12、堿基編輯器）。 第十七章：功能基因組學工具 介紹如何利用技術手段全麵研究基因功能，包括酵母雙雜交（Y2H）、蛋白質組學分析、ChIP-seq（染色質免疫沉澱測序）在確定轉錄因子結閤位點中的應用。 第十八章：遺傳疾病的分子基礎 通過具體的案例，分析常見單基因遺傳病和多基因疾病（如囊性縴維化、鐮刀型細胞貧血癥）的分子病因，並討論基因治療的策略與挑戰。 第十九章：閤成生物學中的遺傳學應用 探討如何運用分子遺傳學原理來設計和構建新的生物係統或功能單元，例如人工基因迴路的設計。 第二十章：實驗操作與數據分析指南 本章提供一係列關鍵實驗步驟的優化建議，包括高效的DNA/RNA提取、PCR/qPCR的故障排除、凝膠電泳的精確分析，以及基礎統計學在遺傳學數據處理中的應用。 --- 本書特色： 深度與廣度兼備： 既覆蓋瞭經典遺傳學的所有核心概念，又全麵涵蓋瞭基因組學、錶觀遺傳學、新一代測序和CRISPR等最前沿領域。 實踐導嚮： 每章末尾均附有“關鍵概念迴顧”和“進階思考題”，並結閤瞭最新的實驗方案設計思路。 清晰的圖錶支持： 全書包含數百幅原創或精修的流程圖和機製圖，力求將復雜的分子過程以最直觀的方式呈現給讀者。 跨學科融閤： 特彆強調分子遺傳學與計算生物學、化學生物學的交叉點，為學生未來跨學科研究打下基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完一本關於“科學研究方法論”的深度剖析，它雖然不是一本直接關於生物統計學的書籍，但其對科學思維的訓練和研究路徑的指引，卻讓我對如何嚴謹地進行任何領域的科學探索，有瞭更深刻的認識。作者從“提齣科學問題的能力”開始，就以一種非常係統和啓發性的方式，引導讀者去審視那些看似顯而易見的研究課題，並從中發掘齣真正值得深入探索的科學難題。他強調瞭敏銳的觀察力、好奇心以及批判性思維在科學發現中的基礎性作用。 書中對“文獻迴顧與知識體係構建”的詳細闡述，也讓我印象深刻。作者不僅僅是要求讀者去“讀”文獻，更是強調瞭如何去“理解”文獻，如何從海量的研究成果中，梳理齣知識的脈絡，識彆齣研究的空白和潛在的創新點。他提供瞭一套係統的方法，來幫助讀者快速掌握某一領域的最新進展，並在此基礎上構建起自己的知識框架。這對於我日後在生物統計學領域，如何有效學習和掌握最新的統計方法和技術，無疑具有極其重要的指導意義。 讓我尤為欣賞的是，作者在“研究設計與實驗規劃”方麵的深入探討。他詳細剖析瞭不同類型研究（如描述性研究、相關性研究、因果性研究）的設計要點，並以大量的實例，闡釋瞭對照組、隨機化、盲法等關鍵要素在確保研究結果可靠性方麵的重要性。他還深入講解瞭如何根據研究問題，選擇最恰當的統計方法，並強調瞭樣本量計算在實驗設計中的關鍵作用。這讓我認識到，任何一個看似簡單的生物學實驗，背後都蘊含著嚴謹的設計原則，而這些原則，正是保障研究結論有效性的基石。 此外，本書在“數據分析與解釋”這一環節的講解，也讓我對統計學有瞭新的理解。作者並沒有僅僅局限於介紹各種統計方法，而是更側重於“如何正確地分析和解釋數據”。他深入剖析瞭p值、置信區間等統計量背後的意義，並強調瞭避免過度解讀、警惕統計陷阱的重要性。他還通過大量的案例，展示瞭如何利用數據可視化來清晰地呈現研究結果，並如何嚴謹地論證研究結論。這對於我日後在生物統計學領域，如何正確地處理和解讀實驗數據，具有極其寶貴的指導意義。 最後，這本書對“科學倫理與學術規範”的強調，也讓我深感認同。作者通過列舉一些觸目驚心的學術不端案例，深刻警示瞭誠實、正直、尊重知識産權在科學研究中的極端重要性。他強調瞭透明、公開、可重復性是科學研究的基本要求。這讓我認識到，任何領域的科學研究，都必須建立在堅實的道德基礎之上，纔能真正推動人類社會的進步。

評分☆☆☆☆☆

最近剛讀完一本關於統計學在生命科學中應用的巨著，雖然這本書的重點並非直接講解生物統計學，但它所涵蓋的方法論的嚴謹性和實際應用的廣泛性，讓我對如何運用數學工具理解和分析自然現象有瞭全新的認識。作者從基礎的概率論齣發，循序漸進地介紹瞭多種統計模型，比如綫性迴歸、方差分析以及非參數檢驗等。在講解每個模型時，作者都極其注重理論的推導過程，不僅僅是給齣瞭公式，而是詳細解釋瞭每一個假設的來源和意義，以及模型在特定條件下的適用性。這一點對於我這種希望深入理解統計學本質的讀者來說，簡直是醍醐灌頂。 更讓我印象深刻的是，書中大量的案例研究。這些案例並非局限於某個單一學科，而是跨越瞭物理學、化學、經濟學，甚至社會學等多個領域。通過這些鮮活的例子，我能直觀地感受到統計學強大的解釋力和預測力。例如，在分析某個化學反應的速率時，作者是如何運用迴歸分析來識彆關鍵變量並優化實驗條件的；在經濟學部分，又是如何通過時間序列模型來預測市場趨勢的。雖然這些案例的背景和我所關注的生命科學有所不同，但其中處理數據、構建模型、解釋結果的邏輯思路和方法論，卻是完全相通的。我開始思考，如果將這些方法應用到生物學數據中，比如基因錶達數據、蛋白質相互作用網絡，甚至生態係統動態變化，將會激發齣多少新的洞見。 這本書在統計推斷方麵的闡述也讓我受益匪淺。它深入淺齣地解釋瞭點估計、區間估計以及假設檢驗的原理，並且詳細討論瞭不同檢驗方法之間的聯係與區彆。讓我印象深刻的是，作者並沒有簡單地羅列各種檢驗方法，而是強調瞭選擇閤適統計方法的思考過程，比如如何根據數據的分布特性、樣本量以及研究問題的性質來做齣判斷。書中對於p值和置信區間的誤讀的警示，更是讓我警醒，認識到統計學結果需要審慎解讀，避免過度推斷。這種對統計學“陷阱”的細緻講解，對於任何想要嚴謹進行科學研究的人來說，都是彌足珍貴的。 我尤其喜歡書中關於多重比較和模型選擇的章節。在生物學研究中，我們常常麵臨需要同時檢驗成韆上萬個假設的情況，比如基因組學研究。作者詳細闡述瞭多重比較可能帶來的假陽性問題，並介紹瞭諸如Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）等多種控製假陽性率的策略。這讓我意識到，在處理復雜生物數據時，盲目進行檢驗是多麼危險。同時，在模型選擇部分，作者也引導讀者思考，如何在模型的擬閤優度、簡潔性和解釋力之間取得平衡。他介紹的AIC（Akaike Information Criterion）和BIC（Bayesian Information Criterion）等信息準則，為我提供瞭一種量化比較不同模型的方法，這在構建復雜的生物學模型時無疑是極其重要的工具。 這本書在數據可視化方麵的探討也給我留下瞭深刻的印象。作者強調，好的可視化不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭清晰地傳達信息和揭示數據中的模式。他介紹瞭幾種常見的統計圖錶，如散點圖、箱綫圖、直方圖等，並詳細說明瞭它們各自的適用場景和繪製要點。更重要的是，他還在書中穿插瞭一些“反麵教材”，展示瞭那些容易引起誤導的圖錶，並分析瞭其錯誤所在。這讓我深刻認識到，在生物學研究中，如何有效地將復雜的統計結果可視化，以供他人理解和復現，是一項至關重要的技能。我開始反思自己過去在製作圖錶時可能存在的不足，並從中汲取瞭許多改進的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

最近偶然翻閱瞭一本關於現代數學建模的百科全書式著作，它雖然並非直接聚焦於生物統計學，但其中涉及的數學原理的嚴謹性以及跨學科的應用範例，著實讓我眼前一亮。作者在開篇就強調瞭數學建模作為一種解決問題的思維框架的重要性，它不僅是工具的集閤，更是一種邏輯推理和抽象概括的能力。書中從最基礎的代數方程、微分方程入手，逐步深入到概率論、統計學、優化理論、圖論等多個數學分支，並且為每一個分支都提供瞭極其詳盡的數學推導和理論闡釋。 讓我尤為驚嘆的是，書中大量的實際應用案例，它們橫跨瞭從物理學、工程學到經濟學、社會學等諸多領域。作者通過對這些案例的深入剖析，展現瞭數學模型如何被用來描述、預測和優化各種復雜的係統。例如，在分析流體動力學時，他是如何運用微分方程來模擬漩渦的形成；在經濟學領域，又是如何利用博弈論來分析市場競爭的動態。這些案例雖然背景各異，但其模型構建的邏輯、參數的設定、結果的解釋，都蘊含著一套共通的科學方法論。我從中看到瞭將這些方法論遷移到生物學領域，如模擬基因調控網絡、預測疾病傳播模式等，將是多麼富有前景。 本書在“模型評估與驗證”這一環節的講解，也讓我受益匪淺。作者非常強調，一個好的模型不僅僅是數學上自洽，更重要的是它能夠有效、準確地反映現實世界。他詳細介紹瞭多種模型評估的方法，包括殘差分析、靈敏度分析、魯棒性檢驗等，並強調瞭交叉驗證在防止模型過擬閤方麵的重要性。這讓我深刻認識到，任何一個統計模型，都應該經過嚴格的檢驗，纔能被賦予可靠的解釋力。這對於我在處理生物學數據時，如何審慎地選擇和驗證模型，有著極其重要的指導意義。 另外，書中關於“模型選擇與優化”的章節，為我打開瞭新的思路。作者不僅僅是介紹瞭各種模型，更重要的是引導讀者思考“如何選擇最閤適的模型”。他深入分析瞭不同模型的優缺點，以及它們在不同場景下的適用性，並介紹瞭諸如信息準則（如AIC、BIC）等量化模型優劣的方法。這讓我意識到，在生物學研究中，麵對紛繁復雜的統計模型，如何做齣明智的選擇，避免盲目套用，是保證研究質量的關鍵。 最後，這本書對“不確定性與風險分析”的深入探討，也給我留下瞭深刻的印象。作者強調，現實世界中充滿著各種不確定性，而數學模型正是幫助我們量化和管理這種不確定性的重要工具。他詳細介紹瞭濛特卡洛模擬、貝葉斯推斷等方法，來處理數據中的隨機性和模型參數的不確定性。這對於我在解讀生物學實驗結果，尤其是在進行風險評估或預測時，如何嚴謹地考慮和量化不確定性，提供瞭寶貴的視角。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛結束一本關於“復雜係統理論與建模”的探索，雖然書中並沒有直接齣現“生物統計學”這個詞匯，但其所倡導的跨學科視角和係統性思維，卻為我理解和應用生物統計學工具提供瞭全新的維度。作者從“整體論”的視角齣發，強調瞭理解一個係統，不能僅僅關注其孤立的組成部分，而需要去探究各部分之間的相互作用、反饋機製以及 emergent properties（湧現性）。這讓我開始重新審視生物體本身，以及各種生態係統、疾病傳播等復雜的生物現象，它們都符閤復雜係統的基本特徵。 書中關於“網絡分析”的章節，尤其讓我感到振奮。作者詳細介紹瞭圖論在分析復雜網絡中的應用，包括節點的連接度、路徑、社群結構等概念。他通過生物學中的蛋白質相互作用網絡、基因調控網絡、以及生態係統中的食物鏈網絡等案例，生動地展示瞭如何運用網絡分析來揭示係統內部的結構和功能。這讓我意識到，生物統計學在處理高維度的生物組學數據時，例如基因錶達譜、代謝組學數據，其本質上也是在分析一個復雜的“網絡”，而網絡分析的工具和思想，無疑能夠極大地提升我對這些數據的理解深度。 讓我印象深刻的是，作者在“仿真建模與預測”方麵的講解。他介紹瞭離散事件仿真、基於代理的建模（Agent-Based Modeling）等多種仿真技術，並強調瞭如何通過仿真來探索係統的動態行為和對不同乾預措施的響應。他以流行病傳播的仿真為例，詳細闡述瞭如何構建仿真模型，設定參數，並運行仿真來預測疾病的爆發趨勢，評估不同防控策略的效果。這讓我深刻理解瞭，生物統計學在進行流行病學研究、藥物療效評估，甚至生態風險評估時，仿真建模將是一個強大的輔助工具。 書中對“非綫性動力學與混沌理論”的引入，也給我帶來瞭許多啓發。作者指齣，許多生物係統都錶現齣非綫性特徵，其行為往往難以用簡單的綫性模型來描述。他通過李雅普諾夫指數、相空間重構等概念，揭示瞭即使是確定性的非綫性係統，也可能錶現齣混沌的行為，即對初始條件極其敏感。這讓我意識到，在分析一些生物學數據時，例如細胞周期的調控、神經信號的傳遞，傳統的綫性統計方法可能存在局限性，而需要更高級的非綫性統計技術。 最後，本書對“湧現性與自組織”的探討，更是讓我對生命現象有瞭更宏觀的理解。作者解釋瞭如何從簡單的個體行為和相互作用中，湧現齣復雜的宏觀模式，而這些模式並非由某個中心控製者預先設定。他以細菌群落的行為、鳥群的遷徙等例子，說明瞭自組織在自然界中的普遍性。這讓我開始思考，生物統計學在研究基因組學、錶觀遺傳學等領域時，也應該關注到基因、蛋白等分子層麵的簡單交互，如何“湧現”齣復雜的細胞功能和生命錶型，而不僅僅是孤立地分析每個分子。

評分☆☆☆☆☆

最近讀完一本關於數據分析方法論的經典著作，雖非直指生物統計學，但其深度和廣度足以讓人對數據驅動的科學研究産生更宏觀和係統的理解。這本書從最基礎的數據收集與清洗開始，就以一種近乎苛刻的嚴謹性要求讀者，強調瞭數據質量對後續分析結果的決定性影響。作者詳細列舉瞭各種常見的數據異常值、缺失值處理方法，並深入剖析瞭不同方法背後的邏輯和潛在偏差。這讓我意識到，許多看似“顯而易見”的統計結果，其根基可能在於前期數據處理階段被忽視的細節。 在模型構建方麵，本書涵蓋瞭從描述性統計到推斷性統計的廣泛內容，尤其是在迴歸分析和時間序列分析上的講解，堪稱教科書級彆。作者沒有停留在公式的堆砌，而是通過大量的實際案例，生動地展示瞭如何將抽象的統計理論應用於解決現實世界中的復雜問題。我特彆欣賞作者在分析金融市場波動、氣候變化趨勢等案例時，所展現齣的清晰的邏輯鏈條，以及如何根據數據的特性選擇最閤適的模型，並對模型的假設條件進行嚴格檢驗。盡管這些案例的領域與生命科學不盡相同，但其中蘊含的數據解讀、模型評估和結果預測的普適性方法，對於我理解和運用生物統計學工具大有啓發。 書中關於抽樣理論和實驗設計的章節，更是讓我認識到科學研究的“前置環節”有多麼重要。作者詳盡地闡述瞭不同抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣）的原理、優缺點以及適用場景，並深刻分析瞭抽樣偏差可能帶來的嚴重後果。在實驗設計方麵，他對對照組、隨機化、重復性等核心原則的強調，讓我深刻理解瞭如何纔能設計齣能夠得到可靠結論的實驗。這些理論知識，對於我在後續進行生物學實驗設計，例如臨床試驗或流行病學調查時，無疑是寶貴的指導。 此外，這本書在多變量統計分析方麵的闡述也極具價值。作者詳細介紹瞭主成分分析（PCA）、因子分析、判彆分析等方法，並用生動的圖示和案例說明瞭它們如何幫助我們從高維數據中提取關鍵信息，發現隱藏的結構。這對於我理解諸如基因組學、蛋白質組學等領域中，那些龐大而復雜的數據集，並從中尋找有意義的生物標誌物或通路，具有極其重要的啓示意義。作者的講解方式，使得這些看似高深的統計方法，變得易於理解和應用。 最後，這本書在統計建模的迭代與優化方麵，也給我留下瞭深刻的印象。作者強調，統計建模並非一蹴而就的過程，而是需要反復驗證、修正和改進的。他詳細講解瞭如何通過殘差分析、模型診斷等手段來評估模型的擬閤優度，以及如何根據實際需求和數據特點，對模型進行調整和優化。這種迭代式的思考方式，讓我認識到，在科學研究中，對現有模型進行批判性評估並尋求改進，是推動知識進步的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

另外，方差分析、迴歸、協方差分析、相關分析等都相當實用。

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第一節

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第五節

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三、基本方法和步驟

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第一節

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思考練習題

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抽樣調查的基本D方法

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七、直綫相關與迴歸的區彆與聯係

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五、正交試驗的優缺點及應注意y的問題y