生物统计发展与应用PDF电子书下载

1生物统计的发展 1

1.1试验设计与统计学发展 1

1.1.1古典记录统计学阶段 2

1.1.2近代描述统计学阶段 3

1.1.3现代推断统计学阶段 6

1.2农业和生物学领域的科学研究 8

1.3科学研究的基本过程和方法 9

1.3.1科学研究的基本过程 9

1.3.2科学研究的基本方法 10

2田间试验 13

2.1 田间试验的意义、任务及基本要求 13

2.1.1 田间试验的意义与任务 13

2.1.2试验的要求 14

2.2试验的种类和试验方案 17

2.2.1基本概念 17

2.2.2试验种类 18

2.3试验误差及其控制 21

2.3.1试验误差的概念及来源 21

2.3.2试验误差的控制途径 22

3试验设计与实施 25

3.1试验设计的原则 25

3.1.1重复（replication） 25

3.1.2随机排列（random assortment） 25

3.1.3局部控制（local control） 26

3.2试验的小区技术 27

3.2.1试验小区的面积、形状和方向 27

3.2.2重复设置及排列 30

3.2.3对照区和保护区的设置 31

3.3常用的田间试验设计 32

3.3.1顺序排列的试验设计 32

3.3.2随机排列的试验设计 34

3.4温室与实验室的试验 38

3.5试验的布置与管理 38

3.5.1试验计划的制定 39

3.5.2试验地的准备和区划 40

3.5.3种子准备和播种或移栽 41

3.5.4试验管理 42

3.5.5收获与室内考种 43

3.6试验的观察记载和测定 44

3.6.1试验的观察记载 44

3.6.2试验的抽样 45

3.7试验总结 47

3.7.1试验总结的主要内容 47

3.7.2试验总结写作的特点和要求 49

4试验资料的整理与特征数 51

4.1常用统计术语 51

4.2资料的整理 52

4.2.1试验资料的性质与分类 52

4.2.2资料的整理 54

4.3资料的特征数 63

4.3.1平均数 63

4.3.2变异数 66

4.4SAS在生物统计上的应用 73

4.5利用SAS描述样本数据 74

5理论分布与抽样分布 81

5.1事件、概率和随机变量 81

5.1.1事件 81

5.1.2事件的概率 82

5.1.3事件间的关系 83

5.1.4计算事件概率的法则 85

5.1.5随机变量 86

5.2二项分布 88

5.2.1贝努利试验及其概率公式 88

5.2.2二项分布的定义及其特点 89

5.2.3二项分布的概率函数及计算 91

5.2.4二项分布应用条件 92

5.2.5二项分布的平均数与标准差 92

5.3泊松分布 94

5.3.1泊松分布的定义及特点 94

5.3.2泊松分布的概率计算及应用条件 95

5.4正态分布 96

5.4.1正态分布的定义及其特征 96

5.4.2正态分布的标准化 99

5.4.3正态分布的概率计算 99

5.5抽样分布 103

5.5.1样本平均数的抽样分布 103

5.5.2标准误 106

5.5.3样本平均数差数分布 108

5.5.4样本平均数差数标准误 109

5.5.5t分布 109

5.6利用SAS进行正态分布的拟合与检验 111

6统计假设测验 113

6.1统计假设测验的基本原理 113

6.1.1统计假设测验的概述 113

6.1.2统计假设测验的基本方法 114

6.1.3两尾测验与一尾测验 119

6.1.4统计假设测验的两类错误 120

6.2平均数的假设测验 123

6.2.1单个样本平均数的假设测验 123

6.2.2两个样本平均数相比较的假设测验 125

6.2.3二项资料的百分数假设测验 132

6.3参数的区间估计 135

6.3.1 总体平均数μ的区间估计 135

6.3.2两总体平均数差数（μ1-μ2）的区间估计 138

6.4SAS在非参数统计的应用 140

6.4.1单个样本平均数假设测验（t检验） 140

6.4.2成对资料假设测验（t检验） 142

7方差分析 145

7.1方差分析的基本原理 145

7.1.1方差分析的意义 145

7.1.2方差分析的步骤 146

7.2单向分组资料的方差分析 159

7.2.1 组内观测值数目相等的单向分组资料的方差分析 159

7.2.2组内观测值数目不等的单向分组资料的方差分析 162

7.3两向分组资料的方差分析 165

7.3.1两向分组资料无重复测值试验资料的方差分析 165

7.3.2两向分组资料有重复观测值试验的方差分析 170

7.4SAS在方差分析中的应用 185

7.4.1 SAS在单因素完全随机化设计方差分析的应用 185

7.4.2SAS在随机区组设计（两向分组）方差分析应用 186

8卡平方（x2）测验 189

8.1卡平方（x2）分布 189

8.1.1卡平方（x2）定义与分布 189

8.1.2卡平方（x2）分布的特点 190

8.1.3卡平方（x2）的连续性矫正 191

8.2适合性测验 191

8.2.1适合性测验的意义 191

8.2.2适合性测验的方法 192

8.3独立性测验 195

8.3.1独立性测验的意义 195

8.3.2独立性测验的方法 196

8.4SAS在独立性检验的应用 203

9直线回归和相关 205

9.1 回归和相关的概念 205

9.1.1直线回归和相关的概念 205

9.1.2应用直线回归与相关分析时的注意事项 208

9.2直线回归 209

9.2.1直线回归方程 209

9.2.2直线回归假设测验 214

9.3直线相关 216

9.3.1相关系数和决定系数 216

9.3.2相关系数和决定系数计算 219

9.3.3相关系数假设测验 220

9.4应用SAS作相关分析 222

10试验结果的统计分析 225

10.1顺序排列设计试验结果统计分析 225

10.1.1对比法试验结果统计方法 225

10.1.2间比法试验结果统计方法 228

10.2随机排列设计试验结果统计分析 230

10.2.1单因素随机区组试验结果统计方法 230

10.2.2复因素随机区组试验和统计方法 236

10.2.3裂区试验结果统计方法 243

10.3SAS在随机区组试验设计结果分析中的应用 250

10.3.1单因素完全随机化设计应用 250

10.3.2单因素随机区组设计应用 251

10.3.3复因素随机区组设计应用 252

参考文献 285