生物統計學/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張勤 編

圖書標籤:

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齣版社： 中國農業大學齣版社

ISBN：9787811173925

版次：2

商品編碼：10347788

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-02-01

用紙：膠版紙

頁數：334

字數：397000

內容簡介

生物統計學是一門探討如何從事生物學實驗研究的設計、取樣、分析、資料整理與推論的科學。本書內容主要包括資料的描述性統計分析、隨機變量與概率分布、統計推斷概述、對單個和兩個總體平均數的假設檢驗、方差分析、簡單相關與迴歸、多元綫性迴歸與相關、非綫性迴歸、協方差分析、分類資料的假設檢驗、非參數檢驗、試驗設計與抽樣調查等。

目錄

第1章 緒論
1.1 什麼是生物統計學
1.2 統計學的基本特點
1.3 為什麼要學習生物統計學
1.4 常用術語
習題
第2章 資料的描述性統計分析
2.1 異常數據的判斷和處理
2.2 資料的分類
2.3 數據的頻數（率）分布
2.4 統計錶
2.5 統計圖
2.6 集中趨勢的度量
2.7 離散趨勢的度量
習題
第3章 隨機變量與概率分布
3.1 隨機變量及其分類
3.2 概率分布
3.3 正態分布
3.4 二項分布
3.5 普哇鬆分布
習題
第4章 統計推斷概述
4.1 抽樣分布
4.2 參數估計
4.3 假設檢驗
習題
第5章 對單個和兩個總體平均數的假設檢驗
5.1 對單個總體均數的檢驗
5.2 兩個總體平均數的比較
習題
第6章 方差分析Ⅰ——單嚮分類資料
6.1 單嚮分類資料的數據結構
6.2 數學模型
6.3 變異的分解
6.4 假設檢驗
6.5 檢驗和F檢驗的關係
6.6 多重比較
6.7 方差分析的基本假定與數據轉換
習題
第7章 方差分析Ⅱ——雙嚮交叉分組資料
7.1 交叉分組無重復資料的方差分析
7.2 交叉分組等重復資料的方差分析
習題
第8章 方差分析Ⅲ——兩因子嵌套分組資料
8.1 數據結構
8.2 數學模型
8.3 F方和與自由度的剖分
8.4 假設檢驗
8.5 方差組分估計
習題
第9章 簡單相關與迴歸
9.1 簡單相關
9.2 簡單迴歸
9.3 簡單綫性相關與迴歸的區彆與聯係
9.4 進行相關和迴歸分析應注意的問題
習題
第10章 多元綫性迴歸與相關
10.1 多元綫性迴歸
10.2 復相關與偏相關
習題
第11章 非綫性迴歸
11.1 非綫性迴歸概述
11.2 麯綫迴歸的綫性化及綫性化方法
11.3 未知麯綫類型的迴歸分析一一多項式迴歸
u.4 麯綫配閤的擬閤度
習題
第12章 協方差分析
12.1 協方差分析的模型和假定
12.2 單嚮分類資料的協方差分析
12.3 雙嚮分類資料的協方差分析
習題
第13章 分類資料的假設檢驗
13.1 率的假設檢驗
13.2 卡方適閤性檢驗
13.3 卡方獨立性檢驗
13.4 卡方檢驗的分解
習題
第14章 非參數檢驗
14.1 非參數檢驗的意義
14.2 符號檢驗法
14.3 符號秩和檢驗
14.4 二組非配對資料的秩和檢驗法
14.5 多組資料的秩和檢驗法
14.6 秩相關
14.7 Ridit分析
習題
第15章 試驗設計與抽樣調查
15.1 試驗設計概述
15.2 常用動物試驗設計方法
15.3 抽樣調查設計
15.4 樣本含量的確定
習題
附錄1 Excel電子錶格統計功能簡介
1 概述
2 常用概率分布的計算
3 數據整理
4 總體均數的假設檢驗
5 方差分析
6 迴歸與相關分析
附錄2 SPSS統計軟件簡介
1 數據管理及數據資料的基本統計分析
2 均數差異顯著性檢驗
3 方差分析與協方差分析
4 迴歸與相關分析
5 卡方適閤性檢驗與獨立性檢驗
6 非參數檢驗
附錄3 常用統計用錶
附錶1 標準正態分布的纍積分布函數錶
附錶2 標準正態分布的雙側分位數錶
附錶3 X2分布的上側分位數錶
附錶4 t分布的雙側分位數錶
附錶5 F分布的上側分位數錶
附錶6 Duncans多重極差檢驗的5％和1％SSR值錶
附錶7 Hertley方差同質性檢驗臨界值錶
附錶8 Cochran方差同質性檢驗臨界值錶
附錶9 相關係數檢驗的5％和1％臨界值錶
附錶10 Spearman秩相關係數檢驗臨界值錶
附錶11 符號檢驗錶
附錶12 符號秩和檢驗錶（雙尾）
附錶13 非配對資料秩和檢驗錶
附錶14 1萬個隨機數錶
附錶15 常用正交錶
參考文獻

精彩書摘

第1章 緒論
1.1 什麼是生物統計學
我們先給統計學下一個定義。
統計學（statistics）是研究數據資料的收集、整理、分析和解釋的科學。
收集數據是取得數據資料的過程，例如通過科學試驗或抽樣調查獲取。正確的結論隻能來自高質量的資料，而高質量的數據需要通過對試驗或抽樣調查的閤理科學設計纔能獲得。
整理資料是對數據資料進行初步歸納分析，找齣數據資料的基本特徵，並以適當的形式（如錶、圖等）展示這些數據資料，以便對數據的基本特徵有清晰、直觀的瞭解。
分析資料是針對要研究的問題，通過對數據的深入分析，從數據資料中獲取所需有關信息的過程。
解釋資料是在分析結果的基礎上對所研究的問題作齣統計推斷。
由以上定義可知統計學是與數據密切相關的科學，因而可將統計學看成是應用數學的一個分支。
將統計學應用於生物科學就稱為生物統計學（biostatistics，biometry）。
本書將從以上4個方麵介紹生物統計學的基本概念、理論和方法，由於科學試驗和抽樣調查的設計本身也要用到一些統計學知識，為敘述方便，本書將試驗設計和抽樣調查放在瞭全書的最後一章。但是我們必須記住，在實際應用中，我們是先通過試驗或抽樣調查獲取數據，然後再進行統計分析的。

前言/序言

現代生物學前沿：從基因組到宏觀生態的跨學科探索 本書聚焦於當前生物科學領域最具活力和變革性的前沿方嚮，旨在為具有一定生物學或相關學科基礎的讀者提供一個全麵而深入的視角，理解生命係統在不同尺度上運作的復雜機製和新興研究範式。全書內容緊密結閤最新的實驗技術突破和理論模型構建，展現瞭現代生命科學的廣闊圖景。 --- 第一部分：分子與細胞的精細調控 (The Precision of Molecular and Cellular Life) 本部分深入剖析瞭生命活動最基礎的分子層麵機製，著重於信息流、結構與功能的精確耦閤。 第一章：基因組學與錶觀遺傳調控的新視野 (Genomics and Epigenetic Landscape: New Frontiers) 本章首先迴顧瞭高通量測序技術（NGS）的發展曆程及其在全基因組、轉錄組和單細胞分辨率下的革命性應用。重點探討瞭非編碼RNA（如lncRNA、circRNA）在基因錶達調控網絡中的樞紐作用，並詳細闡述瞭錶觀遺傳學的四大支柱——DNA甲基化、組蛋白修飾、染色質可及性（ATAC-seq）以及三維基因組結構（Hi-C）。特彆闢齣章節討論群體基因組學（Population Genomics）如何利用大規模人群數據揭示人類疾病的遺傳基礎和物種適應性進化路徑。內容涵蓋瞭變異的識彆、功能注釋的挑戰，以及如何通過計算方法預測復雜疾病易感性位點。 第二章：蛋白質組學與結構生物學的融閤 (Integrative Proteomics and Structural Biology) 本章聚焦於生命活動的主要執行者——蛋白質。從質譜技術（如TMT、iTRAQ）驅動的定量蛋白質組學齣發，探討瞭蛋白質翻譯後修飾（PTMs）如何像“開關”一樣瞬息萬變地調控蛋白質功能和信號通路。關鍵內容包括蛋白質相互作用組（PPI）的解析技術（酵母雙雜交的局限與進步，親和沉降-質譜法），以及如何利用這些數據構建動態的細胞信號網絡模型。此外，本章詳盡介紹瞭冷凍電子顯微鏡（Cryo-EM）的原理、數據處理流程及其在解析高分辨率蛋白質復閤物三維結構方麵的突破性貢獻，展示瞭結構生物學如何直接指導藥物設計。 第三章：細胞信號轉導的動態網絡 (Dynamic Networks of Cellular Signal Transduction) 本章超越瞭傳統的綫性通路圖譜，著眼於細胞信號的時空動態性和網絡拓撲結構。內容涵蓋瞭膜受體激活、G蛋白偶聯受體（GPCRs）的復雜調控，以及細胞內第二信使（如Ca²⁺、cAMP）的擴散和整閤機製。重點分析瞭閤成生物學工具（如光遺傳學、化學誘變係統）如何被用來精確操縱細胞信號通路，以探究因果關係而非僅僅是相關性。此外，本章也探討瞭信號在不同細胞間傳遞的機製，例如外泌體（Exosomes）作為細胞間通訊載體的角色。 --- 第二部分：係統與整閤：理解復雜生命係統 (Systems and Integration: Understanding Complex Life) 本部分將視角從單個分子提升到細胞群落、組織乃至整個生命體的層麵，強調多尺度數據的整閤與建模。 第四章：組織工程與再生醫學的前沿 (Frontiers in Tissue Engineering and Regenerative Medicine) 本章探討如何利用生物材料、細胞生物學和工程學原理來修復或替代受損的組織和器官。詳細介紹瞭支架材料的設計原則（生物相容性、可降解性），以及生物墨水和3D/4D生物打印技術在構建具有生理功能的組織結構中的應用。著重討論瞭誘導性多能乾細胞（iPSCs）在疾病建模和細胞替代療法中的潛力與挑戰，包括如何通過控製微環境（如生物反應器中的力學刺激）來誘導乾細胞嚮特定譜係分化。 第五章：微生物組與宿主相互作用 (The Microbiome and Host Interplay) 本章全麵考察瞭人體和環境微生物群落的結構、功能及其對宿主生理和病理狀態的深遠影響。內容涵蓋瞭16S rRNA測序和宏基因組學對微生物多樣性和功能潛力的解析。詳細分析瞭腸道微生物如何通過代謝産物（如短鏈脂肪酸）影響宿主的免疫係統、代謝穩態乃至中樞神經係統（腸-腦軸）。本章還討論瞭微生物組乾預策略，如益生菌、閤成微生物群落移植（FMT）的臨床應用前景和麵臨的標準化難題。 第六章：發育生物學的時空地圖構建 (Charting the Spatiotemporal Map of Development) 本章以發育過程為例，展示瞭生物係統如何從一個受精卵演化齣高度有序的三維結構。重點介紹時間序列單細胞組學（scRNA-seq/scATLAS）在追蹤細胞命運決定過程中的應用，如何捕獲“中間態”細胞群。內容包括形態發生素驅動的模式形成（Pattern Formation）的經典理論與現代計算模型的結閤，以及組織乾細胞生態位（Niche）的分子構成。此外，本章探討瞭跨代遺傳效應（Transgenerational Effects）在發育編程中的潛在機製。 --- 第三部分：計算生物學與大數據分析 (Computational Biology and Big Data Analytics) 本部分強調現代生物學研究高度依賴先進的計算工具和數據科學方法。 第七章：生物信息學數據分析的高級方法 (Advanced Methods in Bioinformatics Data Analysis) 本章側重於處理高維、異構生物學數據的核心算法與統計學基礎。內容包括機器學習（ML）在生物數據分類、迴歸中的應用（如支持嚮量機、隨機森林），並深入探討瞭深度學習（DL），特彆是捲積神經網絡（CNN）在基因組序列功能預測、蛋白質結構摺疊（如AlphaFold的原理）中的強大能力。本章還討論瞭因果推斷在生物網絡分析中的應用，以及如何利用圖論工具解析復雜的生物學網絡結構。 第八章：生物係統的建模與仿真 (Modeling and Simulation of Biological Systems) 本章探討如何將復雜的生物學知識轉化為可操作的數學模型，以預測係統行為。內容涵蓋瞭動力學係統建模（常微分方程ODE、偏微分方程PDE）在酶促反應、藥物代謝動力學（PK/PD）中的應用。重點介紹基於主體的建模（Agent-Based Modeling, ABM）在模擬細胞群體行為（如腫瘤生長、免疫細胞遷移）中的優勢，以及隨機模擬方法（如Gillespie算法）在處理細胞內稀有分子事件中的重要性。 --- 第四部分：生態學與生物圈的未來 (Ecology and the Future of the Biosphere) 本部分將研究尺度擴展到生物群落和全球環境，關注生物多樣性保護和氣候變化背景下的生態係統響應。 第九章：宏觀生態學與保護生物學 (Macroecology and Conservation Biology) 本章討論如何理解物種分布、群落結構和生物多樣性的全球規律。內容包括物種分布模型（SDMs）如何預測氣候變化對不同物種地理範圍的影響。深入分析瞭功能多樣性（Functional Diversity）的概念，並闡述瞭它比物種數量更能預測生態係統服務功能（如碳固存、養分循環）的穩定性。本章也探討瞭基於生態係統的方法（Ecosystem-based approaches）在解決人地矛盾和製定可持續資源管理策略中的關鍵作用。 第十章：環境變化下的生物適應與進化 (Adaptation and Evolution Under Environmental Change) 本章探討生命係統對快速環境壓力的響應機製。重點闡述進化生態學如何將分子機製與種群動態相結閤。內容涵蓋瞭適應性進化的速度與限製，特彆是快速適應性進化（Rapid Adaptive Evolution）的分子標記（如基因組掃描技術）。探討瞭全球變化生物學如何利用田間實驗和分子工具，研究溫度升高、酸化、汙染等壓力對生物體生理機能和種群遺傳結構的影響。本章強調瞭理解生物對不可逆變化響應的緊迫性。 --- 本書的特色在於其高度的跨學科整閤性，它不僅要求讀者掌握生物學的核心知識，更要求讀者具備強大的數據處理、係統思維和建模能力，是麵嚮未來科研工作者和高級應用人纔的必備參考書。

评分☆☆☆☆☆

我作為一個對統計學知之甚少的門外漢，當初抱著忐忑的心情翻開瞭這本書。然而，令我驚喜的是，它不僅沒有讓我感到畏懼，反而讓我對生物統計學産生瞭濃厚的興趣。作者的敘事方式非常引人入勝，他用一種非常平緩、循序漸進的節奏，將我們帶入統計學的世界。我感覺自己就像是在聽一位經驗豐富的老師在娓娓道來，而不是在死記硬背枯燥的公式。他對概念的解釋非常到位，常常會結閤一些生活中的例子，或者生物學中的一些現象來輔助說明，讓我能夠輕鬆地理解那些原本可能很抽象的理論。而且，書中非常注重培養讀者的統計思維，它不僅僅是教授我們“如何做”，更重要的是讓我們理解“為什麼這麼做”。我記得在講解抽樣調查時，作者花瞭很大的篇幅去說明不同抽樣方法的優缺點，以及如何減少抽樣誤差，這讓我深刻地認識到，在實際應用中，設計一個閤理的抽樣方案是多麼重要。這本書讓我覺得，統計學並非遙不可及，而是能夠幫助我們更好地理解和分析身邊世界的強大工具。

评分☆☆☆☆☆

作為一名生物學的研究生，我一直覺得統計學是我的一個短闆。很多文獻中的統計分析方法我看得雲裏霧裏，直接影響瞭我對研究結果的理解和批判能力。這本書的齣現，簡直就是及時雨。我尤其欣賞它在方法論上的嚴謹和詳盡。書中對每一種統計方法的原理、假設條件、適用範圍以及結果的解讀都進行瞭深入的剖析，讓我不僅知其然，更知其所以然。例如，在講解迴歸分析時，作者不僅介紹瞭綫性迴歸，還深入探討瞭多重綫性迴歸、邏輯迴歸等，並詳細解釋瞭如何檢驗模型的假設，如何判斷自變量和因變量之間的關係是否顯著。更重要的是，書中結閤瞭大量的生物學研究實例，讓我能夠將抽象的統計理論與具體的實驗設計和數據分析聯係起來。我讀到關於流行病學研究中如何應用生存分析時，纔真正理解瞭Kaplan-Meier麯綫和Cox比例風險模型的精髓。這本書讓我對統計學分析的理解上升到瞭一個新的高度，我不再僅僅滿足於套用公式，而是能夠更深入地思考每一種分析方法的閤理性，以及如何根據研究問題選擇最閤適的統計工具。這對於我今後的科研工作，無疑是巨大的幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容厚重，理論紮實，從統計學基本概念的引入，到各種統計方法的詳細講解，再到實際應用案例的分析，都顯得條理清晰，邏輯嚴謹。尤其讓我印象深刻的是，書中並沒有簡單地羅列公式和定義，而是花瞭大量篇幅解釋這些方法背後的思想和原理，這對於我這樣剛剛接觸生物統計學的讀者來說，非常重要。我之前總覺得統計學枯燥乏味，但這本書讓我看到瞭它的魅力所在。作者在講解時，善於運用生動形象的比喻，將抽象的統計概念具象化，例如在解釋假設檢驗時，作者將之比作“法庭審判”，被告是否有罪需要證據來支撐，這讓我一下子就理解瞭p值的意義和置信區間的概念。而且，書中對於一些復雜方法的推導也做得非常細緻，雖然有時需要花費一番功夫去理解，但最終豁然開朗的感覺是無與倫比的。更值得稱贊的是，作者在章節末尾設置瞭大量的習題，覆蓋瞭從基礎到進階的各個層麵，這為我鞏固知識、檢驗學習效果提供瞭極大的便利。我每天都會花時間做幾道題，通過實際操作來加深對理論知識的理解。總體而言，這是一本非常適閤入門和進階學習的生物統計學教材，它既有深度又不失廣度，而且兼顧瞭理論與實踐的結閤，絕對是想要深入瞭解生物統計學領域的讀者不可多得的好書。

评分☆☆☆☆☆

這本書的設計非常精巧，細節之處見真章。我之前接觸過一些統計學的書籍，但很多都過於偏重理論，或者過於偏重軟件操作，而這本書則在這兩者之間找到瞭一個非常好的平衡點。它既有對理論方法的深入闡述，又有對實際操作的細緻指導。我喜歡它在講解每一種統計方法時，都會配有詳細的步驟說明，以及關鍵參數的解釋。例如，在介紹方差分析時，作者不僅解釋瞭ANOVA的原理，還一步步地演示瞭如何在常見的統計軟件（如SPSS或R）中進行操作，並說明瞭輸齣結果中各個部分的意義。這種“軟硬兼施”的學習方式，對於我這樣既需要理解理論又需要掌握實際操作的讀者來說，非常高效。而且，書中還提供瞭大量的圖錶和可視化示例，這使得復雜的統計概念變得更加直觀易懂。我發現，通過這些圖錶，我能夠更清晰地看到數據之間的關係，以及統計模型是如何擬閤數據的。這本書讓我覺得，學習統計學不再是一件枯燥乏味的事情，而是一種充滿探索和發現的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排方式非常人性化，讓我這個初學者也能很快上手。最開始的學習體驗非常重要，而這本書在這方麵做得相當到位。它並沒有一開始就拋齣大量的專業術語和復雜的數學公式，而是循序漸進地引導讀者進入統計學的世界。我記得剛拿到書的時候，還擔心自己會看不懂，但翻開第一頁，就被作者的寫作風格所吸引。他用非常通俗易懂的語言，介紹瞭一些最基礎的統計概念，比如平均數、中位數、標準差等等，這些都是生活中經常會遇到的，所以很容易産生共鳴。然後，隨著章節的推進，作者慢慢引入一些更高級的概念，但每次都會在前麵鋪墊足夠的背景知識，並給齣清晰的解釋，讓我不會感到突兀。我覺得這一點做得特彆好，就像是在一步步搭建知識的樓梯，讓我能夠平穩地嚮上攀登。而且，書中穿插的案例分析也很有啓發性，它們都是來自真實的生物學研究，能夠讓我看到統計學在解決實際問題中的強大作用。我讀到關於基因組學研究的案例時，更是覺得豁然開朗，原來那些復雜的生物學現象背後，都有統計學在默默地發揮著關鍵作用。這種理論與實踐的緊密結閤，極大地激發瞭我學習的興趣和動力。

評分☆☆☆☆☆

的，卻迷倒瞭這許多武林高手？”

評分☆☆☆☆☆

爺落發齣傢之時，我就在他身旁。那日他送信到北邊來，邀

評分☆☆☆☆☆

譯：愛好仁德而不愛學習，不瞭解實情，成瞭好好先生，就受人愚弄；愛好纔智而不愛學習，便隻會玩弄小聰明，耍小動作，放蕩不羈；愛好信實而不愛學習，便會不分是非，傷害大義，害人害已；愛好直率而不愛好學習，就會魯莽衝動，不三思而行，齣口傷人；愛好勇武而不愛學習，就會動輒動手動腳，惹是生非；愛好剛強而不愛好學習，就會剛愎自用，自以為是，膽大妄為，不計後果。

評分☆☆☆☆☆

讀是愉悅更是睏頓為瞭不再睏頓

評分☆☆☆☆☆

成平手，如今又得王重陽傳授瞭先天功，二次華山論劍，武

評分☆☆☆☆☆

不容易要去讀不然就無法寫就自己的人生

評分☆☆☆☆☆

“道路是麯摺的，前途是光明的。”

評分☆☆☆☆☆

聲叫好；聽丐幫長老受楊康欺騙，連罵：“小雜種！四個老鬍

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，適閤開展畜牧實驗時作為參考。