生物统计的数学原理PDF电子书下载

目 录 1

第一章样本统计量与次数分布 1

§1.1 试验资料的性质 1

§1.2 总体与样本 2

§1.3样本平均数与样本标准差 3

§1.4 次数分布表与次数分布图 12

§1.5分组资料的平均数与标准差简算公式 18

§1.6 变异系数与极差 26

§2.2 概 率 29

§2.1事件的概念 29

第二章概率与概率分布 29

§2.3 二项分布 30

§2.4 正态分布 33

§2.5 t分布 44

第三章总体参数与无偏估计 46

§3.1 总体平均数 46

§3.2 总体变量与总体标准差 50

§3.3 无偏估计 54

§4.1 总体均数的区间估计 60

第四章总体均数的区间估计与显著性原理 60

§4.2双尾测验与单尾测验 68

§4.3 第一种错误与第二种错误 72

§4.4 两样本均数之差的显著性测验 74

第五章χ2测验 99

§5.1 χ2的定义及其显著性 99

§5.2独立性测验 100

§5.3适合性测验 117

§6.1 变量分析所解决的矛盾 127

第六章变量分析原理 127

§6.2单方面分类的变量分析 128

一、数学模型及基本假定 128

二、平方和及自由度的分解 129

三、期望均方 132

四、变量分析方法 138

五、变量分析中计算的简化 145

六、固定模型与随机模型 146

§6.3 两方面分类的变量分析 149

一、平方和及自由度的分解 151

二、效应模型 154

三、期望均方 156

四、变量分析方法 162

第七章 田间试验的基本概念 166

§7.1 田间试验的内容和试验指标 166

§7.2 田间试验的要求 167

§7.3 提高田间试验精确度的方法 169

§7.4 单因子试验与复因子试验 171

§7.5 田间试验的程序 174

§7.6 多年生作物的试验特点 175

注意事项 176

§7.7试验方案的内容及拟订方案的 176

第八章单因子试验 178

§8.1 随机区组设计与统计分析 178

一、设计方法 178

二、数学模型与期望均方 180

三、统计分析方法 181

四、缺区估计 186

五、评价 194

六、统计代换 195

七、t2=F的证明 202

§8.2拉丁方设计与统计分析 208

一、设计方法 208

二、平方和及自由度的分解 212

三、数学模型与期望均方 217

四、统计分析方法 222

五、缺区估计 225

六、评价 230

§8.3对比法设计与统计分析 231

一、设计方法 231

二、统计分析方法 233

三、评价 242

§8.4平衡不完全区组设计与统计分析 243

一、平衡不完全区组 243

二、设计方法 244

三、统计分析方法 246

四、效率估计 252

五、评价 253

第九章复因子试验（一） 255

§9.1 复因子试验的必要性和优越性 255

计算方法 256

§9.2 主效应、交互作用及其平方和的 256

§9.3 复因子试验的随机区组设计方法 264

§9.4 二因子试验随机区组设计的统计分析 266

一、平方和及自由度分解 266

二、数学模型与期望均方 270

三、统计分析方法 282

§9.5 三因子试验随机区组设计的统计 286

分析 286

一、平方和与自由度的分解 286

二、数学模型与期望均方 287

三、期望均方的出现规律 291

四、研究期望均方的目的 292

五、统计分析方法 293

六、评价 310

§9.6裂区设计与统计分析 311

一、设计方法 311

二、自由度分析 313

三、数学模型与期望均方 318

四、统计分析方法 320

五、裂区设计的适用范围 326

六、缺区估计 327

七、多年生作物试验的统计分析方法 328

第十章复因子试验（二） 335

§10.1 正交试验 335

一、正交试验所解决的矛盾 335

二、正交表 335

三、如何安排试验 337

四、数学模型 343

五、试验结果的分析——直观分析法 349

六、期望均方 359

七、试验结果的分析——变量分析法 369

八、评价 379

§10.2 简法混杂试验 380

一、混杂的意义 380

二、利用L8（27）作23混杂试验 382

三、24试验和25试验的混杂方法 392

四、利用L27（313）作33混杂试验 394

五、评价 401

第十一章回归分析 402

§11.1 回归的意义 402

§11.2 直线回归 403

§11.3 直线回归关系的显著性测验 408

§11.4 可化成直线回归的曲线回归 411

§11.5 回归分析法的应用 414

§11.6 二元线性回归方程的推导 421

§11.7 K元线性回归方程的推导 425

§11.8 K元线性回归方程的显著性测验 427

§11.9 正规方程组的求解方法 432

§11.10 正规方程组系数矩阵的逆矩阵 443

§11.11 偏回归系数的显著性测验 448

§11.12 多元线性回归方程中自变数的剔除 450

第十二章相关分析 456

§12.1 简单相关系数的推导 456

§12.2 利用相关表计算相关系数与回归 466

方程 466

§12.3 简单相关系数的显著性测验 475

§12.4研究简单相关关系的注意事项 479

§12.5偏相关系数的推导 480

§12.6偏相关系数的显著性测验 495

§12.7 复相关系数的推导 496

§12.8 复相关系数的显著性测验 499

§12.9 回归显著性与相关显著性间的关系 501

第十三章互变量分析 503

§13.1 互变量分析的主要功用 503

§13.2 单方面分类的互变量分析 504

§13.3 两方面分类的互变量分析 522

§13.4 正交试验的互变量分析 527

§13.5作互变量分析的几个具体问题 536

附表与附录 540

附表Ⅰ t分布表 540

附表Ⅱχ2分布表 544

附表Ⅲ F分布表 548

附表Ⅳ 多重比较中的Q表（α=5％） 556

附表Ⅴ 多重比较中的Q表（α=1％） 558

附表Ⅵ 百分率换算为角度值表 560

附表Ⅶ平衡不完全区组设计表 565

附表Ⅷ常用正交表 574

附表Ⅸ百分率与概率单位对照表 594

附表Ⅹ相关系数显著性测验表 602

附录行列式与矩阵 603

参考文献 627