生物統計學（第五版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李春喜，薑麗娜，邵雲，張黛靜 著

圖書標籤:

• 生物統計學
• 統計學
• 醫學統計
• 生物醫學
• 第五版
• 數據分析
• 統計方法
• 流行病學
• 科研方法
• 健康科學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030375025

版次：5

商品編碼：12269829

包裝：平裝

叢書名： ‘十二五’普通高等教育本科國傢級規劃教材

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：298

字數：442000

正文語種：中文

內容簡介

　　《生物統計學（第五版）》較為係統地介紹瞭生物統計學的基本原理和方法，在簡要敘述瞭生物統計學的産生、發展及其研究對象與作用以及生物學研究中抽樣方法、資料的整理、特徵數的計算、概率和概率分布、抽樣分布的基礎上，著重介紹平均數的統計推斷、X2檢驗、方差分析、直綫迴歸與相關分析、可直綫化的非綫性迴歸分析、協方差分析、多元綫性迴歸與多元相關分析、逐步迴歸與通徑分析和多項式迴歸分析，同時對試驗設計原理及對比設計、隨機區組設計、拉丁方設計、裂區設計、正交設計等常用試驗設計及其統計分析也進行瞭詳細敘述。
　　《生物統計學（第五版）》可供綜閤性大學、師範院校生物類及其相關專業的本科生作為教材使用，也可作為從事生命科學、生物工程、農業科學、林業科學、醫學、畜牧獸醫、水産科學等專業的科研工作者、教師和研究生的參考書

內頁插圖

目錄

第五版 前言
第一版 前言
第一章 概論
第一節 生物統計學的概念
第二節 統計學發展概況
一、古典記錄統計學
二、近代描述統計學
三、現代推斷統計學
第三節 常用統計學術語
一、總體與樣本
二、參數與統計數
三、變量與資料
四、因素與水平
五、處理與重復
六、效應與互作
七、準確性與精確性
八、誤差與錯誤
第四節 生物統計學的內容與作用
思考練習題

第二章 試驗資料整理與特徵數計算
第一節 試驗資料的搜集與整理
一、試驗資料的類型
二、試驗資料的搜集
三、試驗資料的整理
第二節 試驗資料特徵數的計算
一、平均數
二、變異數
思考練習題

第三章 概率與概率分布
第一節 概率基礎知識
一、概率的概念
二、概率的計算
三、概率分布
四、大數定律
第二節 幾種常見的理論分布
一、二項分布
二、泊鬆分布
三、正態分布
第三節 統計數的分布
一、抽樣試驗與無偏估計
二、樣本平均數的分布
三、樣本平均數差數的分布
四、t分布
五、x2分布
六、F分布
思考練習題

第四章 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 樣本平均數的假設檢驗
一、一個樣本平均數的假設檢驗
二、兩個樣本平均數的假設檢驗
第三節 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
第四節 參數的區間估計與點估計
一、參數區間估計與點估計的原理
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μ1一μ2的區間估計與點估計
四、一個總體頻率聲的區間估計與點估計
五、兩總體頻率差數P1-Pt的區間估計與點估計
第五節 樣本方差的同質性檢驗
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
思考練習題

第五章 X2檢驗
第一節 X2檢驗的原理與方法
第二節 適閤性檢驗
第三節 獨立性檢驗
一、2×2列聯錶的獨立性檢驗
二、2×c列聯錶的獨立性檢驗
三、r×c列聯錶的獨立性檢驗
思考練習題

第六章 方差分析
第一節 方差分析的基本方法
一、方差分析的基本原理
二、數學模型
三、平方和與自由度的分解
四、統計假設的顯著性檢驗——F檢驗
五、多重比較
第二節 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
第三節 二因素方差分析
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
第四節 多因素方差分析
第五節 方差分析缺失數據的估計
一、缺失一個數據的估計方法
二、缺失兩個數據的估計方法
第六節 方差分析的基本假定和數據轉換
一、方差分析的基本假定
二、數據轉換
思考練習題

第七章 直綫迴歸與相關分析
第一節 迴歸和相關的概念
第二節 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
五、直綫迴歸的應用及注意問題
第三節 直綫相關
一、相關係數和決定係數
二、相關係數的假設檢驗
三、相關係數的區間估計
四、應用直綫相關的注意事項
思考練習題

第八章 可直綫化的非綫性迴歸分析
第一節 非綫性迴歸的直綫化
一、麯綫類型的確定
二、數據變換的方法
第二節 倒數函數麯綫
第三節 指數函數麯綫
第四節 對數函數麯綫
第五節 冪函數麯綫
第六節 Logistic生長麯綫
一、Loglslic生長麯綫的由來和基本特徵
二、Logmtic生長麯綫方程的配閤
思考練習題

第九章 試驗設計及其統計分析
第一節 試驗設計的基本原理
一、試驗設計的意義
二、生物學試驗的基本要求
三、試驗設計的基本要素
四、試驗誤差及其控製途徑
五、試驗設計的基本原則
第二節 對比設計及其統計分析
一、對比設計
二、對比設計試驗結果的統計分析
第三節 隨機區組設計及其統計分析
一、隨機區組設計
二、隨機區組設計試驗結果的統計分析
第四節 拉丁方設計及其統計分析
一、拉丁方設計
二、拉丁方設計試驗結果的統計分析
第五節 裂區設計及其統計分析
一、裂區設計
二、裂區設計試驗結果的統計分析
第六節 正交設計及其統計分析
一、正交錶及其特點
二、正交試驗的基本方法
三、正交設計試驗結果的統計分析
思考練習題

第十章 協方差分析
第一節 協方差分析的作用
一、降低試驗誤差，實現統計控製
二、分析不同變異來源的相關關係
三、估計缺失數據
第二節 單因素試驗資料的協方差分析
一、計算變量各變異來源的平方和、乘積和與自由度
二、檢驗x和y是否存在直綫迴歸關係
三、檢驗矯正平均數□間的差異顯著性
四、矯正平均數□間的多重比較
第三節 二因素試驗資料的協方差分析
一、乘積和與自由度的分解
二、檢驗x和y是否存在直綫迴歸關係
三、檢驗矯正平均數□間的差異顯著性
第四節 協方差分析的數學模型和基本假定
一、協方差分析的數學模型
二、協方差分析的基本假定
思考練習題

第十一章 多元綫性迴歸與多元相關分析
第一節 多元綫性迴歸分析
一、多元綫性迴歸模型
二、多元綫性迴歸方程的建立
三、多元綫性迴歸的假設檢驗和置信區間
第二節 多元相關分析
一、多元相關分析
二、偏相關分析
思考練習題

第十二章 逐步迴歸與通徑分析
第一節 逐步迴歸分析
一、逐個淘汰不顯著自變量的迴歸方法
二、逐個選人顯著自變量的迴歸方法
第二節 通徑分析
一、通徑與通徑係數的概念
二、通徑係數的求解方法
三、通徑分析的假設檢驗
思考練習題

第十三章 多項式迴歸分析
第一節 多項式迴歸的數學模型
第二節 多項式迴歸方程的建立
一、多項式迴歸方程的建立與求解
二、多項式迴歸方程的圖示
第三節 多項式迴歸方程的假設檢驗
第四節 相關指數
第五節 正交多項式迴歸分析
一、正交多項式迴歸分析原理
二、正交多項式迴歸分析示例
思考練習題
主要參考文獻
附錶
索引

前言/序言

　　作為研究生命科學最基礎的工具性課程之一，生物統計學越來越被從事生物學基礎教學、生命科學研究的教師和科技工作者所高度重視。生物學研究中會産生大量試驗與調查數據資料，這些資料在計算機齣現之前是很難進行係統整理和深入分析的。計算機的普及應用，不僅能夠將生命科學問題推嚮深化和精確化，而且還能對其理論及其假說進行論證和說明。盡管數據計算手段已不是限製因素，但不少學生在學習生物統計學時仍然存在很大焦慮，麵對大量數學公式和統計數據無所適從。多年的生物統計學教學實踐經驗錶明，上述現象是由於學生沒有真正掌握生物統計學基本知識和框架內容所緻。針對上述問題，本書按照“循序漸進、強化基礎、先易後難、注重實踐”的基本思路從生物統計學的概念、發展曆史、基本作用齣發，在介紹抽樣方法、數據資料整理、特徵數計算、概率和概率分布、統計推斷的基礎上，重點對方差分析、迴歸與相關分析及常用試驗設計與統計分析進行詳細敘述，以加強高校生物學類專業生物統計學的教學工作，為促進新型生物學高級人纔的培養提供基礎性知識和工具性方法。
　　本書在前四版的基礎上，對全書內容進行瞭調整和精編，並獲教育部“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材立項。本書在第四版的基礎上進行瞭係統修編，主要修編內容有以下幾個方麵：一是將第四版的14章縮編為13章，取消瞭第四版第九章抽樣原理和方法，將該章部分概念移至第一章，將抽樣方法放在第二章中進行介紹；二是在常用試驗設計與統計分析中增加瞭拉丁方設計，兼顧瞭諸如動物實驗等來自雙嚮係統誤差試驗設計的需要；三是更換瞭部分例題，使其對相關方法實際運用的介紹更具有代錶性；四是對各章部分內容進行瞭修改，補充瞭一些難點分析，統一瞭各章相同術語的錶述，訂正瞭個彆錯誤內容；五是配閤本書的齣版，編寫瞭《生物統計學》（第五版）立體化教材《生物統計學學習指導》-書，為進一步幫助讀者理解和學習生物統計學課程內容提供瞭學習資料。
　　本書在編寫和齣版過程中，得到瞭河南省教育廳、河南師範大學和科學齣版社的大力支持。科學齣版社的王國棟先生、甄文全先生為書稿的內容編排提齣瞭建設性建議，叢楠女士在本書編審方麵作瞭大量工作。河南省教育廳在規劃教材申報立項方麵給予瞭指導和支持。河南師範大學教務處、生命科學學院在適應新形勢生物統計學教學改革和教材建設方麵給予瞭指導性意見，對本書再版修訂給予瞭大力支持。在此一並感謝。
　　本書的再版，離不開廣大讀者的支持和幫助。懇請各位讀者繼續對本書給予關心和幫助，對本書存在的不足之處及時提齣意見，以便進一步完善。
　　李春喜
　　2013年3月丁河南師範大學

《統計學基礎與應用》（第六版） 這是一本全麵介紹統計學基本概念、方法和實際應用的教材。本書旨在幫助讀者建立紮實的統計學理論基礎，並掌握將統計學工具應用於解決實際問題的能力。內容涵蓋從最基礎的數據描述到復雜的數據分析技術，適用於各個學科背景的讀者。 核心內容概述： 本書的編排邏輯清晰，從入門級概念逐步深入，確保學習過程的連貫性。 第一部分：統計學導論與數據描述。 統計學的概念與範疇： 詳細闡述統計學的定義、研究對象、基本術語（如總體、樣本、變量、參數、統計量等），並介紹統計學在科學研究、商業決策、社會統計等領域的廣泛應用。 數據的類型與測量尺度： 區分不同類型的數據（定性數據、定量數據）以及它們對應的測量尺度（名義、順序、間隔、比例），為後續的統計分析奠定基礎。 數據的整理與可視化： 講解如何對原始數據進行有效的整理，包括頻數分布錶、纍積頻數錶等。同時，本書強調數據可視化的重要性，介紹常用的圖錶類型，如直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等，並指導讀者如何選擇最適閤的圖錶來直觀地展示數據特徵。 集中趨勢的度量： 深入探討描述數據中心位置的指標，包括均值、中位數、眾數。詳細分析它們各自的特點、適用場景以及對異常值的影響。 離散程度的度量： 講解如何量化數據的分散程度，包括極差、四分位差、方差、標準差和變異係數。通過這些指標，讀者可以更全麵地理解數據的分布情況。 位置度量與百分位數： 介紹如何描述數據中特定位置的值，如百分位數、四分位數，以及它們在數據分析中的應用，例如箱綫圖的繪製。 第二部分：概率論基礎。 概率的基本概念： 引入概率的定義、樣本空間、事件、概率的公理化定義，以及事件之間的關係（如互斥事件、對立事件）。 條件概率與獨立性： 詳細解釋條件概率的概念，以及事件的獨立性判斷。這對於理解許多復雜的統計模型至關重要。 隨機變量及其分布： 定義離散型和連續型隨機變量，並介紹其概率分布，包括概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。 常見的離散分布： 詳細講解二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，闡述它們的特點、參數含義以及實際應用場景。 常見的連續分布： 深入介紹均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）等。特彆強調正態分布在統計學中的核心地位及其性質。 聯閤分布與邊緣分布： 探討多個隨機變量同時取值的概率分布，以及如何從中推導齣單個隨機變量的分布。 期望與方差： 計算和解釋隨機變量的期望（均值）和方差（離散度），理解它們在描述隨機變量特徵時的作用。 中心極限定理： 重點講解中心極限定理，闡述其理論意義和實際應用價值，即樣本均值的分布會近似於正態分布，為推斷統計打下堅實基礎。 第三部分：統計推斷。 參數估計： 點估計： 介紹矩估計法、最大似然估計法等估計總體參數的方法，並討論估計量的性質（無偏性、有效性、一緻性）。 區間估計： 講解置信區間的概念，如何根據樣本數據構建總體參數的置信區間，並解讀置信水平的含義。重點介紹針對總體均值、總體比例的置信區間計算。 假設檢驗： 假設檢驗的基本原理： 闡述原假設（H0）和備擇假設（H1），以及假設檢驗的步驟，包括檢驗統計量的選擇、拒絕域的確定、P值的概念與應用。 單樣本檢驗： 講解Z檢驗、t檢驗，用於檢驗單個總體的均值或比例。 兩樣本檢驗： 介紹獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗，用於比較兩個總體的均值。 比例的檢驗： 講解Z檢驗用於檢驗單個或兩個總體的比例。 卡方檢驗： 重點介紹卡方檢驗在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。 第四部分：迴歸分析與方差分析。 相關分析： 介紹皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等，用於度量兩個變量之間綫性或單調關係的強度和方嚮。 簡單綫性迴歸： 講解如何建立一個自變量和一個因變量之間的綫性模型，包括迴歸方程的求解（最小二乘法）、迴歸係數的解釋、擬閤優度（決定係數R²）的評估。 多重綫性迴歸： 擴展到多個自變量與一個因變量之間的綫性模型，講解如何構建模型、選擇變量、檢驗模型整體顯著性及各變量的統計顯著性，並討論多重共綫性的問題。 方差分析（ANOVA）： 單因素方差分析： 介紹如何比較兩個或兩個以上獨立樣本均值是否存在顯著差異，包括F檢驗的原理和應用。 多因素方差分析： 探討多個因素對因變量影響的模型，理解主效應和交互效應。 第五部分：專題與進階。 非參數統計： 介紹當數據不滿足參數檢驗的分布假設時，如何使用非參數檢驗方法，如秩和檢驗。 時間序列分析簡介： 簡單介紹時間序列數據的特點和分析方法，如趨勢、季節性、自相關性。 多元統計分析初步： 簡要介紹主成分分析（PCA）、因子分析等，用於處理多個變量的情況。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章都包含清晰的理論講解、詳細的公式推導和直觀的圖示說明。同時，本書提供瞭大量真實世界的數據集和實例，幫助讀者理解統計學在各領域的應用。 步驟清晰的示例： 針對每一種統計方法，都提供瞭由淺入深、步驟清晰的計算和分析示例，方便讀者模仿學習。 強調概念理解： 除瞭計算方法，本書更加注重對統計學核心概念的深入理解，幫助讀者掌握“為什麼”和“何時”使用特定的統計方法。 章節練習與習題： 每章末尾都附有不同難度級彆的練習題，包括概念題、計算題和數據分析題，鞏固學習效果。 現代統計軟件的應用指導（可選）： 在相關章節中，會穿插介紹如何使用主流統計軟件（如R、SPSS、Excel等）進行數據分析，提高讀者的實際操作能力。 本書讀者對象： 本書適閤所有希望係統學習統計學知識的讀者，包括： 大學本科生和研究生： 各專業（如經濟學、管理學、醫學、心理學、環境科學、工程學、計算機科學等）的學生。 科研人員： 需要運用統計學方法進行數據分析和研究的學者。 行業從業者： 如市場營銷、金融、醫療保健、質量控製等領域的專業人士，需要通過數據驅動決策。 對數據分析感興趣的自學者。 通過閱讀《統計學基礎與應用》（第六版），讀者將能夠自信地理解和運用統計學工具，從而在學術研究和實際工作中做齣更明智的判斷。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《生物統計學（第五版）》是一本極具實用價值的著作。在我的研究領域，數據分析是必不可少的一環，而這本書則為我提供瞭一個堅實可靠的知識體係。書中對各種統計方法的介紹，都緊密結閤瞭生物學研究的實際需求，例如在處理基因組學數據時，如何選擇閤適的統計模型進行差異錶達分析；在進行流行病學研究時，如何計算和解釋風險比和優勢比。這些內容都極具針對性，讓我覺得學到的知識能夠直接派上用場。 更讓我驚喜的是，書中對於統計報告的規範和解讀的建議也相當詳盡。在學術論文寫作過程中，如何清晰、準確地呈現統計結果，如何避免常見的統計誤用，這些都是非常重要的細節。本書在這方麵給予瞭我很多指導，讓我能夠更加自信地撰寫我的研究論文，確保我的數據分析部分能夠經得起同行評審的檢驗。這本書不僅僅是關於“如何做統計”，更是關於“如何正確地用統計說話”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，可以用“豁然開朗”來形容。在此之前，我曾嘗試過閱讀其他一些統計學書籍，但往往因為晦澀難懂的語言和抽象的數學公式而半途而廢。然而，《生物統計學（第五版）》卻以其獨特的魅力，讓我愛不釋手。作者善於運用生動的語言和形象的比喻，將復雜的統計概念轉化為易於理解的故事。 例如，在講解中心極限定理時，作者並沒有直接拋齣數學公式，而是通過模擬拋硬幣的例子，一步步引導讀者體會到樣本均值分布的規律性。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我感到非常舒服，也讓我能夠更深入地理解統計學的思想精髓。書中對於統計推斷中“不確定性”的處理方式，也給我留下瞭深刻印象。它讓我明白，科學研究的結果從來都不是絕對的，而是建立在概率和證據的基礎上，這是一種更符閤科學精神的嚴謹態度。

評分☆☆☆☆☆

作為一個非數學專業背景的研究生，在接觸到《生物統計學（第五版）》之前，我對統計學一直抱著一種敬畏但又略帶畏懼的心態。它似乎是所有科學研究的基石，卻又常常是睏擾著初學者的“攔路虎”。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者以其深厚的學術功底和精湛的教學技巧，將那些曾經讓我頭疼的統計概念，如隨機抽樣、中心極限定理、貝葉斯推斷等，闡釋得清晰明瞭，甚至帶有一些文學色彩。 書中的圖錶運用也堪稱典範，它們不僅準確地傳達瞭統計信息，更以其直觀性和藝術性，大大增強瞭學習的趣味性。我尤其喜歡那些色彩鮮艷、邏輯清晰的圖示，它們幫助我迅速抓住核心要點，避免瞭沉溺於冗長的文字描述。此外，書中穿插的“思考題”和“案例分析”環節，更是將我從被動的接受者轉變為主動的思考者。這些題目不僅檢驗瞭我對知識的掌握程度，更引導我思考如何將所學知識應用於解決實際的生物學問題，這種啓發式的學習方式，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

《生物統計學（第五版）》不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於科學思維的養成指南。它教導我如何以批判性的眼光審視數據，如何避免常見的統計陷阱。書中對“統計顯著性”與“實際意義”之間關係的討論，讓我受益匪淺。很多時候，我們在研究中得到瞭統計學上的顯著結果，但這個結果在生物學上是否真的有意義，卻需要我們結閤專業知識進行判斷。 這本書鼓勵讀者要有質疑精神，要敢於挑戰那些看似確鑿的統計結論。它引導我們去思考，研究設計的閤理性，樣本的代錶性，以及數據收集的準確性，這些都會直接影響到統計結果的可靠性。在書中，我看到瞭一個關於科學研究的完整圖景，從問題的提齣，到實驗設計，再到數據分析和結果解讀，每一個環節都至關重要。這本書，讓我明白，成為一個閤格的生物統計學研究者，不僅僅需要掌握統計方法，更需要培養一種嚴謹、客觀、批判性的科學思維。

評分☆☆☆☆☆

《生物統計學（第五版）》給我最直觀的感受就是它的“接地氣”。書中所有的理論講解，都建立在具體的生物學應用場景之上。作者並沒有為瞭理論而理論，而是始終圍繞著生物學研究的實際需求來展開。例如，在講解如何進行兩樣本t檢驗時，書中就給齣瞭如何比較兩種不同藥物治療效果的實際案例。 這種緊密的聯係，讓我能夠清晰地看到統計學在解決生物學問題中的價值。它讓我明白，我所學的統計知識，不僅僅是為瞭應付考試，更是為瞭能夠在我未來的研究中，幫助我做齣更科學、更閤理的決策。書中對統計軟件的實踐指導，也進一步增強瞭這種“接地氣”的感覺。它讓我知道，學到的知識不僅僅停留在紙麵，而是可以真正地運用到實際的研究工作中去。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次捧起《生物統計學（第五版）》時，我並沒有想到它會給我帶來如此大的震撼。這本書的內容之詳實，知識體係之完整，是我之前從未見過的。它幾乎涵蓋瞭生物統計學領域的所有核心內容，從描述性統計到推斷性統計，從參數估計到假設檢驗，從方差分析到迴歸分析，再到時間序列分析、生存分析，以及現代生物信息學中的統計學應用，無所不包。 每一部分的內容都寫得極為深入，但又不會讓人感到過於晦澀。作者在介紹復雜的統計模型時，會先從其背後的基本原理講起，然後逐步深入到數學細節，並輔以大量的圖示和例子。這種層層遞進的講解方式，讓我能夠循序漸進地掌握這些高級的統計知識。我感覺，擁有瞭這本書，就相當於擁有瞭一個全麵的生物統計學知識庫，足以應對我在科研道路上遇到的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其對“數據可視化”的重視。在《生物統計學（第五版）》中，作者不僅僅展示瞭如何進行統計分析，更強調瞭如何通過有效的圖錶來傳達統計結果。書中提供瞭大量高質量的圖例，包括散點圖、箱綫圖、柱狀圖、熱圖等等，並詳細講解瞭如何根據不同的數據類型和分析目的，選擇最閤適的圖錶形式。 我特彆欣賞書中關於如何解讀統計圖錶的建議。很多時候，一張精心設計的圖錶，能夠比長篇纍牘的文字更能直觀地展現數據中的規律和趨勢。作者教會我如何從圖錶中快速提取關鍵信息，如何發現潛在的關聯，以及如何避免被誤導性的圖錶所欺騙。這種對數據呈現方式的深入探討，讓我意識到，統計學不僅僅是數字的遊戲，更是信息的傳遞和溝通。這本書，讓我學會瞭如何用視覺的語言，講好統計學的故事。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《生物統計學（第五版）》後，我第一時間就被其厚重感和精美的排版所吸引。翻開書頁，首先映入眼簾的是清晰的目錄和條理分明的章節劃分，這對於我這種習慣於係統性學習的讀者來說，無疑是一個巨大的福音。這本書在內容的編排上，充分考慮到瞭讀者的認知路徑，從最基礎的描述性統計，逐步深入到推斷性統計，再到各種高級的統計模型和方法，整個過程自然流暢，沒有給我留下任何突兀或難以理解的斷層感。 尤其值得一提的是，書中對於統計軟件的應用也做瞭詳細的介紹，這對於現代生物統計學研究者來說，是必不可少的技能。作者並沒有止步於理論的講解，而是手把手地教導我們如何使用SPSS、R等流行軟件來執行統計分析，並通過大量的實例演示，讓這些復雜的軟件操作變得觸手可及。這種理論與實踐相結閤的教學方式，極大地提高瞭我的學習效率，也讓我對未來在實際研究中應用生物統計學充滿瞭信心。這本書讓我覺得，學習生物統計學，不再是一件令人望而卻步的事情，而是一次充滿樂趣和收獲的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對統計學這個領域都充滿瞭好奇，但又常常被那些枯燥的公式和抽象的概念所睏擾。直到我偶然翻開瞭這本《生物統計學（第五版）》，纔真正體會到統計學在理解生命科學奧秘中的強大力量。這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在生物學研究的廣闊天地中，用數據說話，用邏輯推理，一步步揭示生命的奧秘。它不僅僅是一本教科書，更像是一次思維的啓迪，讓我學會如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息，如何嚴謹地設計實驗，如何客觀地解讀研究結果。 書中的例子，大多取材於真實的生物學研究，例如基因錶達分析、疾病流行病學調查、臨床試驗設計等等，這些生動的案例讓我深切地感受到統計學在實際應用中的不可或缺。作者並沒有迴避復雜的問題，而是循序漸進地引導讀者理解背後的統計原理。我尤其欣賞書中對一些關鍵概念的深入闡釋，比如假設檢驗的邏輯，置信區間的意義，迴歸分析的應用，這些看似基礎但至關重要的部分，在這本書中得到瞭非常透徹和易於理解的講解。它讓我明白，統計學並非冰冷的數學公式堆砌，而是連接理論與實踐的橋梁，是科學傢們進行科學探索的銳利武器。

評分☆☆☆☆☆

初讀《生物統計學（第五版）》，我對其嚴謹的學術態度和精益求精的寫作風格就留下瞭深刻印象。每一章節的內容都經過瞭深思熟慮，邏輯鏈條嚴絲閤縫，沒有一絲冗餘。作者在講解每一個統計概念時，都力求追本溯源，深入淺齣，讓讀者能夠真正理解其背後的數學原理和統計思想。這種嚴謹性體現在書中對各種統計公式的推導，對假設的詳細說明，以及對不同統計方法適用條件的清晰界定。 我個人尤其欣賞書中關於統計假設檢驗的論述。作者並沒有簡單地羅列p值和置信區間的計算方法，而是深入剖析瞭假設檢驗的邏輯框架，包括零假設、備擇假設的設定，以及第一類錯誤和第二類錯誤的含義。這種對基礎理論的深入挖掘，讓我能夠更深刻地理解統計推斷的本質，而不是僅僅停留在機械的計算層麵。這本書，如同一位一絲不苟的匠人，雕琢齣瞭一個既堅固又精美的統計學殿堂。

評分☆☆☆☆☆

質量很好

評分☆☆☆☆☆

內容比較簡單，適閤農林教材

評分☆☆☆☆☆

快遞很不錯，産品質量好

評分☆☆☆☆☆

good

評分☆☆☆☆☆

快遞很不錯，産品質量好

評分☆☆☆☆☆

物流比較快 書很好值得一看

評分☆☆☆☆☆

不錯 充電

評分☆☆☆☆☆

科研必備統計學，當做工具書，要用的時候查閱很方便。

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