《普通高等教育"十一五"國家級規劃教材·生物統計學》是在前三版多年套用的基礎上，廣泛收集讀者反饋信息，精心編寫而成的。《普通高等教育"十一五"國家級規劃教材·生物統計學》較為系統地介紹了生物統計學的基本原理和方法，在簡要敘述了生物統計學的產生、發展及其研究對象與作用、生物學研究中試驗資料的整理、特徵數的計算、機率和機率分布、抽樣分布的基礎上，著重介紹了平均數的統計推斷、r檢驗、方差分析、直線回歸與相關分析、可直線化的非線性回歸分析、協方差分析、多元線性回歸與多元相關分析、逐步回歸與通徑分析和多項式回歸分析，同時對抽樣原理和方法、試驗設計原理及對比設計、隨機區組設計、裂區設計、正交設計等常用試驗設計及其統計分析進行了詳細敘述。 《普通高等教育"十一五"國家級規劃教材·生物統計學》可供綜合性大學、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、水產科學等專業的科研工作者、教師和研究生的參考書。 點擊連結進入新版： 普通高等教育"十一五"國家級規劃教材:生物統計學(第4版)> 普通高等教育"十一五"國家級規劃教材·生物統計學(第4版)
基本介紹
- 書名：普通高等教育"十一五"國家級規劃教材·生
- 出版社：科學出版社
- 頁數：289頁
- 開本：16
- 定價：29.00
- 作者：姜麗娜 邵雲
- 出版日期：2008年5月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787030215734
- 品牌：科學出版社
內容簡介,圖書目錄,文摘,
內容簡介
《普通高等教育"十一五"國家級規劃教材·生物統計學》由科學出版社出版。
圖書目錄
第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第一章 概論
第一節 生物統計學的概念
第二節 生物統計學的內容與作用
第三節 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
第四節 常用統計學術語
一、總體、個體與樣本
二、變數與常數
三、參數與統計數
四、效應與互作
五、誤差與錯誤
六、準確性與精確性
思考練習題
第二章 試驗資料的整理與特徵數的計算
第一節 試驗資料的蒐集與整理
一、試驗資料的類型
二、試驗咨料的蒐集
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 機率與機率分布
第一節 機率基礎知識
一、機率的概念
二、機率的計算
三、機率分布
四、大數定律
第二節 幾種常見的理論分布
一、二項分布
二、泊松分布
三、常態分配
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、τ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、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-μ2的區間估計與點估計
四、一個總體頻率夕的區間估計與點估計
五、兩總體頻率差數ρ1-ρ2的區間估計與點估計
第五節 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
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 適合性檢驗
第三節 獨立性檢驗
一、2×2列聯表的獨立性檢驗
二、2×c列聯表的獨立性檢驗
三、r×c列聯表的獨立性檢驗
思考練習題
第六章 方差分析
第一節 方差分析的基本原理
一、相關術語
二、方差分析的基本原理
三、數學模型
四、平方和與自由度的分解
五、統計假設的顯著性檢驗——F檢驗
六、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、無重複觀測值的二因素方差分析
二、具有重複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 直線回歸與相關分析
第一節 回歸和相關的概念
第二節 直線回歸分析
一、直線回歸方程的建立
二、直線回歸的數學模型和基本假定
三、直線回歸的假設檢驗
四、直線回歸的區間估計
五、直線回歸的套用及注意問題
第三節直線相關
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、套用直線相關的注意事項
思考練習題
第八章 可直線化的非線性回歸分析
第一節 非線性回歸的直線化
一、曲線類型的確定
二、數據變換的方法
第二節 倒數函式曲線
第三節 指數函式曲線
第四節 對數函式曲線
第五節 冪函式曲線
第六節 Logistic生長曲線
一、Logistic生長曲線的由來和基本特徵
二、Logistic生長曲線方程的配合
思考練習題
第九章 抽樣原理與方法
第一節 抽樣誤差的估計
一、樣本平均數的標準誤和置信區間
二、樣本頻率的標準誤和置信區間
第二節 樣本容量的確定
一、平均數資料樣本容量的確定
二、頻率資料樣本容量的確定
三、成對資料和非成對資料樣本容量的確定
第三節 抽樣的基本方法
一、隨機抽樣
二、順序抽樣
三、典型抽樣
第四節 抽樣方案的制訂
一、抽樣調查的目的和指標要求
二、確定調查對象
三、確定抽樣調查的方法
四、確定樣本容量和抽樣分數
五、總體單位編號
六、編制抽樣調查表
七、抽樣調查的組織工作
思考練習題
第十章 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、試驗誤差及其控制途徑
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 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
第五節 正交設計及其統計分析
一、正交表及其特點
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
第十一章 協方差分析
第一節 協方差分析的作用
一、降低試驗誤差，實現統計控制
二、分析不同變異來源的相關關係
三、估計缺失數據
第二節 單向分組資料的協方差分析
一、計算變數各變異來源的平方和、乘積和與自由度
二、檢驗X和Y是否存在直線回歸關係
三、檢驗矯正平均數Yi（x=x）間的差異顯著性
四、矯正平均數Yi（x=x）間的多重比較
第三節 兩向分組資料的協方差分析
一、乘積和與自由度的分解
二、檢驗X和y是否存在直線回歸關係
三、檢驗矯正平均數Yi（x=x）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
第十二章 多元線性回歸與多元相關分析
第一節 多元線性回歸分析
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的建立
三、多元線性回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
思考練習題
第十三章 逐步回歸與通徑分析
第一節 逐步回歸分析
一、逐個淘汰不顯著自變數的回歸方法
二、逐個選人顯著自變數的回歸方法
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
第十四章 多項式回歸分析
第一節 多項式回歸的數學模型
第二節 多項式回歸方程的建立
一、多項式回歸方程的建立與求解
二、多項式回歸方程的圖示
第三節 多項式回歸方程的假設檢驗
第四節 相關指數
第五節 正交多項式回歸分析
一、正交多項式回歸分析原理
二、正交多項式回歸分析示例
思考練習題
主要參考文獻
附表
附表1 常態分配的累積函式F（υ）值表
附表2 正態離差（υ）值表（雙尾）
附表3 τ值表（雙尾）
附表4 X2值表（右尾）
附表5 F值表（右尾）
附表6 新復極差檢驗SSR值表
附表7 q值表（雙尾）
附表8 r與R的臨界值表
附表9 常用正交表
附表10 正交多項式係數表
索引
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第一章 概論
第一節 生物統計學的概念
第二節 生物統計學的內容與作用
第三節 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
第四節 常用統計學術語
一、總體、個體與樣本
二、變數與常數
三、參數與統計數
四、效應與互作
五、誤差與錯誤
六、準確性與精確性
思考練習題
第二章 試驗資料的整理與特徵數的計算
第一節 試驗資料的蒐集與整理
一、試驗資料的類型
二、試驗咨料的蒐集
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 機率與機率分布
第一節 機率基礎知識
一、機率的概念
二、機率的計算
三、機率分布
四、大數定律
第二節 幾種常見的理論分布
一、二項分布
二、泊松分布
三、常態分配
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、τ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、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-μ2的區間估計與點估計
四、一個總體頻率夕的區間估計與點估計
五、兩總體頻率差數ρ1-ρ2的區間估計與點估計
第五節 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
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 適合性檢驗
第三節 獨立性檢驗
一、2×2列聯表的獨立性檢驗
二、2×c列聯表的獨立性檢驗
三、r×c列聯表的獨立性檢驗
思考練習題
第六章 方差分析
第一節 方差分析的基本原理
一、相關術語
二、方差分析的基本原理
三、數學模型
四、平方和與自由度的分解
五、統計假設的顯著性檢驗——F檢驗
六、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、無重複觀測值的二因素方差分析
二、具有重複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 直線回歸與相關分析
第一節 回歸和相關的概念
第二節 直線回歸分析
一、直線回歸方程的建立
二、直線回歸的數學模型和基本假定
三、直線回歸的假設檢驗
四、直線回歸的區間估計
五、直線回歸的套用及注意問題
第三節直線相關
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、套用直線相關的注意事項
思考練習題
第八章 可直線化的非線性回歸分析
第一節 非線性回歸的直線化
一、曲線類型的確定
二、數據變換的方法
第二節 倒數函式曲線
第三節 指數函式曲線
第四節 對數函式曲線
第五節 冪函式曲線
第六節 Logistic生長曲線
一、Logistic生長曲線的由來和基本特徵
二、Logistic生長曲線方程的配合
思考練習題
第九章 抽樣原理與方法
第一節 抽樣誤差的估計
一、樣本平均數的標準誤和置信區間
二、樣本頻率的標準誤和置信區間
第二節 樣本容量的確定
一、平均數資料樣本容量的確定
二、頻率資料樣本容量的確定
三、成對資料和非成對資料樣本容量的確定
第三節 抽樣的基本方法
一、隨機抽樣
二、順序抽樣
三、典型抽樣
第四節 抽樣方案的制訂
一、抽樣調查的目的和指標要求
二、確定調查對象
三、確定抽樣調查的方法
四、確定樣本容量和抽樣分數
五、總體單位編號
六、編制抽樣調查表
七、抽樣調查的組織工作
思考練習題
第十章 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、試驗誤差及其控制途徑
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 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
第五節 正交設計及其統計分析
一、正交表及其特點
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
第十一章 協方差分析
第一節 協方差分析的作用
一、降低試驗誤差，實現統計控制
二、分析不同變異來源的相關關係
三、估計缺失數據
第二節 單向分組資料的協方差分析
一、計算變數各變異來源的平方和、乘積和與自由度
二、檢驗X和Y是否存在直線回歸關係
三、檢驗矯正平均數Yi（x=x）間的差異顯著性
四、矯正平均數Yi（x=x）間的多重比較
第三節 兩向分組資料的協方差分析
一、乘積和與自由度的分解
二、檢驗X和y是否存在直線回歸關係
三、檢驗矯正平均數Yi（x=x）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
第十二章 多元線性回歸與多元相關分析
第一節 多元線性回歸分析
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的建立
三、多元線性回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
思考練習題
第十三章 逐步回歸與通徑分析
第一節 逐步回歸分析
一、逐個淘汰不顯著自變數的回歸方法
二、逐個選人顯著自變數的回歸方法
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
第十四章 多項式回歸分析
第一節 多項式回歸的數學模型
第二節 多項式回歸方程的建立
一、多項式回歸方程的建立與求解
二、多項式回歸方程的圖示
第三節 多項式回歸方程的假設檢驗
第四節 相關指數
第五節 正交多項式回歸分析
一、正交多項式回歸分析原理
二、正交多項式回歸分析示例
思考練習題
主要參考文獻
附表
附表1 常態分配的累積函式F（υ）值表
附表2 正態離差（υ）值表（雙尾）
附表3 τ值表（雙尾）
附表4 X2值表（右尾）
附表5 F值表（右尾）
附表6 新復極差檢驗SSR值表
附表7 q值表（雙尾）
附表8 r與R的臨界值表
附表9 常用正交表
附表10 正交多項式係數表
索引
文摘
第一章 概論
第一節 生物流計學的概念
統計學（statistics）是把數學的語言引入具體的科學研究領域，將所研究的問題抽象為數學問題的過程，是蒐集、分析和解釋數據的一門科學。生物統計學（biostatistics）是數理統計（mathematical statistics）在生物學研究中的套用，它是用數理統計的原理和方法來分析和解釋生物界各種現象和試驗調查資料的一門學科，屬於套用統計學的一個分支。隨著生物學研究的不斷發展，生物統計學的套用也越來越廣泛。
生物學研究的對象是生物有機體，與非生物相比，它具有特殊的變異性、隨機性和複雜性。生物有機體的生長發育、生理活動、生化變化及有機體受外界各種隨機因素的影響等，都使生物學研究的試驗結果有較大的差異性，這種差異性往往會掩蓋生物體本身的特殊規律。在生物學研究中，大量試驗資料內在的規律性，也容易被雜亂無章的數據所迷惑，從而被人們忽視。因此，在生物學研究中，套用生物統計學就顯得特別重要。生物學研究的實踐證明，只有正確地套用生物統計學的原理和分析方法對生物學試驗進行合理設計、對數據進行客觀分析，才能得出科學的結論。
在對事物的研究過程中，人們往往是通過某事物的一部分（樣本），來估計事物全部（總體）的特徵，目的是為了以樣本的特徵對未知總體進行推斷，從特殊推導一般，對所研究的總體做出合乎邏輯的推論，得到對客觀事物的本質和規律性的認識。
第一節 生物流計學的概念
統計學（statistics）是把數學的語言引入具體的科學研究領域，將所研究的問題抽象為數學問題的過程，是蒐集、分析和解釋數據的一門科學。生物統計學（biostatistics）是數理統計（mathematical statistics）在生物學研究中的套用，它是用數理統計的原理和方法來分析和解釋生物界各種現象和試驗調查資料的一門學科，屬於套用統計學的一個分支。隨著生物學研究的不斷發展，生物統計學的套用也越來越廣泛。
生物學研究的對象是生物有機體，與非生物相比，它具有特殊的變異性、隨機性和複雜性。生物有機體的生長發育、生理活動、生化變化及有機體受外界各種隨機因素的影響等，都使生物學研究的試驗結果有較大的差異性，這種差異性往往會掩蓋生物體本身的特殊規律。在生物學研究中，大量試驗資料內在的規律性，也容易被雜亂無章的數據所迷惑，從而被人們忽視。因此，在生物學研究中，套用生物統計學就顯得特別重要。生物學研究的實踐證明，只有正確地套用生物統計學的原理和分析方法對生物學試驗進行合理設計、對數據進行客觀分析，才能得出科學的結論。
在對事物的研究過程中，人們往往是通過某事物的一部分（樣本），來估計事物全部（總體）的特徵，目的是為了以樣本的特徵對未知總體進行推斷，從特殊推導一般，對所研究的總體做出合乎邏輯的推論，得到對客觀事物的本質和規律性的認識。
