生物統計學（第五版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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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
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不錯

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快遞快，對處理數據很有用

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這本書是同事藉用我的賬號買來的，他要學習生物統計學，這本書應該是比較經典的一本吧

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科研必備統計學，當做工具書，要用的時候查閱很方便。

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，買瞭一堆，慢慢看吧。

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可以可以

評分☆☆☆☆☆

不錯 充電

評分☆☆☆☆☆

還好瞭，沒看呢

評分☆☆☆☆☆

還沒開始看，不過據推薦應該不錯的

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