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水产生物统计  水产养殖专业用
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农业科学

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:蔡一林,岳永生主编
  • 出 版 社:北京:中国农业出版社
  • 出版年份:2004
  • ISBN:9787109095113
  • 页数:297 页
图书介绍:
《水产生物统计 水产养殖专业用》目录

绪论 1

1 生物统计学的概念 1

2 生物统计学的功用 1

3 生物统计学的发展概况 2

4 水产生物统计课程的主要内容 3

第1章 试验资料的集中性和变异性 4

1.1 总体、样本、参数和统计数 4

1.1.1 总体 4

1.1.2 样本 4

1.1.3 参数 4

1.1.4 统计数 5

1.2 资料的整理 5

1.2.1 试验资料的性质 5

1.2.2 次数分布表 6

1.2.3 次数分布图 9

1.3 平均数 11

1.3.1 算术平均数 11

1.3.2 几何平均数 13

1.3.3 调和平均数 14

1.3.4 平方平均数 15

1.4 变异数 16

1.4.1 极差 16

1.4.2 方差 16

1.4.3 标准差 17

1.4.4 标准误 20

1.4.5 变异系数 21

习题1 22

第2章 概率及其分布 23

2.1 随机事件及其概率 23

2.1.1 随机事件的概念 23

2.1.2 事件的关系及运算 23

2.1.3 概率的定义 25

2.1.4 概率的运算 26

2.2 随机变量及其分布 29

2.2.1 随机变量的概念 29

2.2.2 离散型随机变量 29

2.2.3 连续型随机变量 34

2.3 抽样分布 39

2.3.1 统计量的概念 39

2.3.2 x2(卡方)分布 39

2.3.3 t分布 40

2.3.4 F分布 41

2.3.5 样本平均数与方差及其有关统计量的分布 42

习题2 43

第3章 统计推断 44

3.1 统计推断的意义和内容 44

3.2 统计假设测验的基本原理 44

3.2.1 统计假设测验的步骤 44

3.2.2 一尾测验与两尾测验 48

3.2.3 显著水平与两类错误 49

3.2.4 统计结论 50

3.3 平均数的假设测验 51

3.3.1 单个平均数的假设测验 51

3.3.2 两个平均数比较的假设测验 52

3.4 二项成数的假设测验 58

3.4.1 单个成数的假设测验 59

3.4.2 两个成数比较的假设测验 60

3.5 方差的假设测验 61

3.5.1 单个方差的假设测验 61

3.5.2 两个方差比较的假设测验 62

3.5.3 多个方差比较的假设测验 63

3.6 参数估计 64

3.6.1 参数估计的基本概念 64

3.6.2 总体平均数的置信区间 65

3.6.3 二项总体百分数的置信区间 66

习题3 67

第4章 次数资料的假设测验 69

4.1 次数资料的x2值与x2测验 69

4.1.1 次数资料的x2值 69

4.1.2 x2测验 70

4.1.3 x2测验的连续性矫正 70

4.2 适合性测验 71

4.3 齐性测验 73

4.4 独立性测验 74

4.4.1 2×2表的独立性测验 75

4.4.2 2×C表的独立性测验 76

4.4.3 R×C表的独立性测验 76

习题4 77

第5章 方差分析 79

5.1 方差分析的意义 79

5.2 方差分析的基本原理 79

5.2.1 方差分析的线性数学模型 79

5.2.2 平方和与自由度的剖分 81

5.2.3 期望均方 84

5.2.4 F测验 85

5.2.5 多重比较 86

5.3 单向分组资料的方差分析 91

5.4 两向分组资料的方差分析 95

5.4.1 两向分组的试验 95

5.4.2 两向分组无重复资料的方差分析 96

5.4.3 两向分组有重复资料的方差分析 100

5.4.4 因素间的交互效应 105

5.5 系统分组资料的方差分析 105

5.5.1 系统分组的设计 105

5.5.2 系统分组资料的分析方法 106

5.6 单一自由度比较 111

5.7 方差分析的基本假定及数据转换 114

5.7.1 基本假定 114

5.7.2 数据转换 115

习题5 117

第6章 非参数测验 120

6.1 符号测验 120

6.2 符号秩次测验 123

6.3 两个独立样本的秩和测验 125

习题6 127

第7章 一元回归与相关 128

7.1 函数关系和相关关系 128

7.2 回归的概念 129

7.3 一元直线回归分析 129

7.3.1 直线回归方程的建立 129

7.3.2 回归直线的精确度 132

7.3.3 直线回归的数学模型和基本假定 133

7.3.4 直线回归的假设测验 134

7.3.5 直线回归的置信区间 137

7.3.6 回归方程拟合优度检验 139

7.4 直线相关分析 143

7.4.1 相关系数与决定系数的概念 143

7.4.2 相关系数的假设测验 146

7.5 一元曲线回归分析 149

7.5.1 幂函数曲线 149

7.5.2 指数函数曲线 150

7.5.3 对数函数曲线 153

7.5.4 S型曲线 153

7.5.5 抛物线 155

7.6 应用相关和回归的注意事项 156

习题7 157

第8章 多元线性回归和相关 159

8.1 多元线性回归方程及估计标准误 159

8.1.1 多元线性回归模型 159

8.1.2 多元线性回归方程的建立 160

8.1.3 多元线性回归的估计标准误 163

8.2 多元线性回归方程实例 164

8.3 多元线性回归的假设测验 165

8.3.1 多元线性回归关系的假设测验 165

8.3.2 偏回归系数的假设测验 167

8.4 自变量的重要性和取舍 169

8.5 多元总体平均数和多元总体观测值的置信区间 173

8.6 多元相关和偏相关 175

8.6.1 多元相关系数及其假设测验 175

8.6.2 偏相关系数及其假设测验 176

8.6.3 偏相关和简单相关的关系 179

习题8 180

第9章 协方差分析 182

9.1 协方差分析的意义与功用 182

9.2 单向分组资料的协方差分析 182

9.2.1 乘积和与自由度的分解 182

9.2.2 Y依X的回归关系 185

9.2.3 回归系数的假设测验 187

9.2.4 处理平均数的矫正 188

9.2.5 矫正平均数的假设测验 188

9.2.6 矫正平均数间的多重比较 189

9.2.7 协方差分析的简化 190

9.2.8 协方差分析的线性数学模型和基本假定 191

9.3 两向分组资料的协方差分析 191

习题9 195

第10章 试验设计 196

10.1 试验设计概念 196

10.1.1 试验中常用的名词概念 196

10.1.2 试验的意义和要求 197

10.1.3 试验种类和试验计划的拟定 198

10.2 试验设计的基本原则 201

10.2.1 重复 201

10.2.2 随机化 201

10.2.3 局部控制 201

10.3 常用试验设计 202

10.3.1 完全随机设计 202

10.3.2 完全随机区组设计 204

10.3.3 拉丁方设计 208

10.3.4 交叉设计(反转试验法) 212

10.3.5 正交试验设计 218

习题10 233

第11章 抽样技术 236

11.1 抽样的基本原则 236

11.1.1 抽样的目的 236

11.1.2 抽样的要求 236

11.1.3 抽样的原则 236

11.2 抽样方法 237

11.2.1 简单随机抽样法 237

11.2.2 分层按比例抽样法 238

11.2.3 系统抽样法 238

11.2.4 群组抽样法 239

11.2.5 多级抽样法 239

11.2.6 捕获捕放抽样法 239

11.3 抽样误差的估计 239

11.3.1 简单随机抽样的标准误 240

11.3.2 分层按比例随机抽样的标准误 240

11.3.3 多级抽样的标准误 241

11.4 最佳抽样方案的设计 243

11.5 样本大小的确定 245

11.5.1 调查研究中样本容量的确定 245

11.5.2 小型试验中样本容量的确定 247

习题11 249

附表 250

附表1 随机数字表 250

附表2 标准正态分布概率分布表 252

附表3 标准正态分布临界值表(两尾) 254

附表4 学生氏t分布临界值表(两尾) 255

附表5 x2分布临界值表(右尾) 256

附表6 5%(上)和1%(下)点F值表(一尾) 257

附表7 Duncan′s新复极差测验SSR值表 263

附表8 学生氏全距多重比较q值表 265

附表9 Dunnett′s测验的dα值表(两尾) 268

附表10 符号测验n′α值表(两尾) 269

附表11 符号秩次测验Tα值表(两尾) 270

附表12 Wilcoxon′s两个独立样本秩和测验的Tα值表(两尾) 270

附表13 r和R的5%和1%显著值 272

附表14 常用正交表 273

参考文献 284

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