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第一章 导论 1

一、生物统计学概论 1

二、常用统计学术语 3

三、概率 5

四、概率分布 5

五、试验资料的特征数计算 11

思考练习题 14

第二章统计推断 15

第一节 假设检验的原理与方法 15

一、假设检验的概念 15

二、假设检验的步骤 15

三、双尾检验与单尾检验 17

四、假设检验中的两类错误 18

第二节方差的同质性检验 19

一、一个样本方差的同质性检验 19

二、两个样本方差的同质性检验 20

三、多个样本方差的同质性检验 20

第三节 样本平均数的假设检验 21

一、大样本平均数的假设检验——u检验 21

二、小样本平均数的假设检验——t检验 24

第四节 样本频率的假设检验 29

一、一个样本频率的假设检验 29

二、两个样本频率的假设检验 30

第五节 x2检验 32

一、x2检验的原理与方法 32

二、适合性检验 34

三、独立性检验 35

第六节 参数的区间估计与点估计 39

一、参数区间估计和点估计的原理 39

二、一个总体平均数μ的区间估计与点估计 40

三、两个总体平均数差数μ1 —μ2的区间估计与点估计 41

四、一个总体频率p的区间估计与点估计 42

五、两个总体频率差数P1 —P2的区间估计与点估计 43

思考练习题 43

第三章 方差分析 44

第一节 方差分析的基本原理 44

一、数学模型 44

二、平方和和自由度的分解 46

三、统计假设的显著性检验——F检验 48

四、多重比较 49

第二节 方差分析的基本假定 52

一、方差分析满足的三个条件 52

二、方差齐性检验 52

第三节 单因素方差分析 53

一、组内观测次数相等的方差分析 53

二、组内观测次数不相等的方差分析 55

第四节 二因素方差分析（有无交互作用） 57

一、无重复观测值的二因素方差分析 57

二、具有重复观测值的二因素方差分析 61

第五节 多因素方差分析 67

第六节 方差分析的数据转换 71

一、平方根转换 71

二、对数转换 72

三、反正弦转换 72

思考练习题 73

第四章 回归分析 76

第一节 直线回归分析 77

一、直线回归方程的建立 77

二、直线回归的数学模型和基本假定 78

三、直线回归的假设检验 79

四、直线回归的区间估计 81

第二节 多元线性回归分析 82

一、多元线性回归模型 82

二、正规方程 83

三、多元回归方程的计算 84

四、多元线性回归方程的方差分析 86

思考练习题 87

第五章 协方差分析 89

第一节 协方差分析的作用和原理 89

一、协方差分析的作用 89

二、协方差的原理 90

第二节 协方差分析计算及应用 91

一、协方差的计算过程 91

二、协方差的应用 92

思考练习题 96

第六章相关分析 97

第一节 相关分析概述 97

一、相关分析的意义 97

二、相关关系的概念 97

三、相关的种类 98

第二节 一元线性相关分析 99

一、相关分析的作用 99

二、相关系数 100

三、一元线性相关分析的主要方法 100

四、相关系数的解释与评价 109

五、相关系数的假设检验 110

六、直线相关分析时的注意事项 112

七、直线相关与回归的区别与联系 113

第三节 多元线性相关分析 113

一、多元线性相关的涵义 113

二、偏相关系数的计算与检验 113

三、复相关系数的计算与检验 115

思考练习题 116

第七章 抽样调查 118

第一节 抽样调查概述 118

一、抽样调查中的基本概念 118

二、抽样分布 120

第二节抽样估计的基本方法 122

一、点估计 122

二、区间估计 123

三、抽样容量的确定 125

第三节抽样调查的基本方法 126

一、随机抽样法 126

二、系统抽样（顺序抽样） 128

三、主观抽样（典型抽样） 128

第四节 抽样方案的制订与组织实施 129

一、设计抽样调查方案的基本要求 129

二、抽样方案的制订 129

思考练习题 131

第八章 试验设计与分析 132

第一节 前言 132

一、试验设计方法常用的术语 132

二、试验误差的来源 132

三、试验设计的基本原则 132

四、试验计划的制订 134

第二节随机区组设计及其统计分析 136

一、随机区组设计方法 136

二、试验结果的统计分析——随机区组试验结果的统计分析 137

三、随机区组设计的优缺点 139

第三节 巢式设计及其统计分析 139

一、巢式设计的方法 139

二、巢式设计试验结果的方差分析 140

三、巢式设计的优缺点 143

第四节 析因法设计及其统计分析 143

一、析因法设计方法 143

二、析因设计试验结果 144

三、析因法设计的应用及注意问题 146

第五节 正交设计及其统计分析 146

一、正交表及其设计 147

二、正交试验的统计分析方法——正交试验结果分析方法 155

三、正交设计方法的应用实例一 157

四、正交设计方法的应用实例二——因素间有交互作用的正交设计与分析 162

五、正交试验的优缺点及应注意的问题 165

第六节Plackett-Burman试验设计法及响应面法分析法 166

一、Plackett-Burman设计法与响应面设计方法 166

二、响应面分析法试验统计分析 168

三、响应面设计的应用及注意问题 171

思考练习题 171

第九章 数学模型模拟分析及应用 173

第一节 数学模型基本概念 173

一、数学模型的定义 173

二、建立数学模型的基本理论 173

三、数据类型与模型类型 175

第二节 数据模型的模拟与优化 179

一、常用算法 179

二、算法的特点 179

三、基本方法和步骤 179

第三节 几种常用的模型及分析 180

一、广义线性模型 180

二、逻辑斯谛克模型 182

三、蒙特卡罗模型 183

四、BP神经网络模型 184

第四节 预测 185

一、预测的概述 185

二、预测的基本方法 187

三、预测的步骤 187

四、预测的作用 188

第五节 常用建模软件 188

一、Matlab 188

二、Mathematica 198

三、Maple 208

思考练习题 233

第十章 其他统计方法及应用 234

第一节 聚类分析 234

一、聚类分析的原理 234

二、聚类分析的应用 234

第二节 主成分分析 238

一、主成分分析的原理 238

二、主成分分析的应用 239

三、主成分分析应用实例 239

思考练习题 242

附录 243

附表 256

参考文献 269