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生物统计学
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生物

  • 电子书积分:12 积分如何计算积分?
  • 作 者:张勤,张启能主编;徐宁迎,刘小林,戴国俊副主编
  • 出 版 社:北京:中国农业大学出版社
  • 出版年份:2002
  • ISBN:7810666045
  • 页数:308 页
图书介绍:本书包括资料整理,随机变量与概率分布、统计推论概述,方差分析-单向分类资料等。
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《生物统计学》目录

目录 1

1 绪论 1

1.1 什么是生物统计学 1

1.2 统计学的基本特点 1

1.3 为什么要学习生物统计学 2

1.4 常用术语 3

1.4.1 变量与观测值 3

1.4.2 总体、个体和样本 3

1.4.3 参数与统计量 4

1.4.4 准确性和精确性 4

习题 5

2 资料整理 6

2.1 资料的分类 6

2.1.1 连续性资料 6

2.2.1 离散性资料的频率分布 7

2.2 数据的频率分布 7

2.1.2 离散性资料 7

2.2.2 连续性资料的频率分布 8

2.2.3 百分位数 10

2.3 统计表 11

2.4 统计图 11

2.5 集中趋势的度量 13

2.5.1 算术平均数 13

2.5.2 几何平均数 14

2.5.3 调和平均数 16

2.5.4 中位数 17

2.5.5 众数 18

2.5.6 各个集中趋势度量指标之间的关系及评价 18

2.6 离散趋势的度量 19

2.6.1 方差和标准差 20

2.6.2 范围 21

2.6.4 变异系数 22

2.6.3 平均绝对离差 22

习题 23

3 随机变量与概率分布 24

3.1 随机变量及其分类 24

3.2 概率分布 24

3.2.1 离散性随机变量的概率分布 25

3.2.2 连续性随机变量的概率分布 28

3.3 正态分布 28

3.3.1 正态分布的概率密度函数 28

3.3.2 标准正态分布 30

3.3.3 正态分布的概率计算 31

3.3.4 对偏离正态分布的度量——偏度和峭度 34

3.4 二项分布 35

习题 36

4 统计推断概述 37

4.1 抽样分布 37

4.1.1 x2分布、t分布和F分布 38

4.1.2 正态总体样本平均数的抽样分布 41

4.1.3 中心极限定理 42

4.1.4 正态总体样本方差的抽样分布 43

4.2 参数估计 43

4.2.1 点估计 43

4.2.2 区间估计 45

4.3 假设检验 48

4.3.1 假设检验的基本原理 49

4.3.2 假设检验的基本步骤 50

4.3.3 一些相关概念 52

4.3.4 几点说明 57

习题 59

5 对单个和两个总体平均数的假设检验 60

5.1 对单个总体均数的检验 60

5.1.1 总体的方差σ2已知时的检验——Z检验 60

5.1.2 总体的方差σ2未知时的检验——t检验 61

5.2 两个总体平均数的比较 62

5.2.2 两总体方差已知时的检验——Z测验 63

5.2.1 统计量?1—?2的抽样分布 63

5.2.3 两总体方差相等(σ?=σ?)但未知时平均数的比较 64

5.2.4 两总体方差不等(σ?≠σ?)且未知时平均数的比较 66

5.3 配对资料的假设测验——t测验 69

习题 72

6 方差分析I——单向分类资料 74

6.1 单向分类资料的数据结构 74

6.2 数学模型 75

6.3 变异的分解 76

6.3.1 平方和的剖分 76

6.3.2 自由度的剖分 77

6.3.3 均方及均方的期望 78

6.4 假设检验 78

6.5 t检验和F检验的关系 80

6.6.1 Bonferroni t检验 82

6.6 多重比较 82

6.6.2 Duncan’s多重极差检验 85

习题 87

7 方差分析Ⅱ——双向分类资料 88

7.1 双向交叉分组无重复资料的方差分析 88

7.1.1 数据模式 88

7.1.2 数学模型 89

7.1.3 平方和与自由度的剖分 89

7.1.4 假设检验 90

7.1.5 多重比较 91

7.2 双向交叉分组有重复资料的方差分析 94

7.2.1 数据模式 94

7.2.2 交互作用 94

7.2.3 数学模型 95

7.2.4 平方和的剖分与自由度的剖分 95

7.2.6 多重比较 97

7.2.5 假设检验 97

7.3 双向嵌套分组资料的方差分析 99

7.3.1 数据模式 99

7.3.2 数学模型 101

7.3.3 平方和与自由度的剖分 101

7.3.4 假设检验 102

习题 104

8 数据转换 106

8.1 方差的同质性检验 106

8.1.1 Hartley检验 106

8.1.2 Cochran检验 107

8.1.3 Bartlett检验 108

8.2 方差稳定性转换 109

8.2.1 方差稳定性转换的一般原理 109

8.2.2 平方根转换 110

8.2.3 对数转换 111

8.2.4 反正弦转换 112

8.2.5 倒数转换 113

习题 115

9 简单相关与回归 116

9.1 简单相关 116

9.1.1 样本相关系数的定义 116

9.1.2 样本相关系数的计算 118

9.1.3 相关关系的显著性检验 119

9.1.4 总体相关系数的置信区间 121

9.1.5 秩相关系数 122

9.2 简单回归 125

9.2.1 一元线性回归的数学模型 125

9.2.2 一元线性回归方程的建立 126

9.2.3 回归的显著性检验 128

9.2.4 对截距的检验 131

9.2.5 回归系数的置信区间 132

9.2.6 回归方程的拟合度——决定系数 132

9.2.7 X对Y的回归 133

9.2.8 两条回归直线的比较 134

9.2.9 利用回归方程进行估计和预测 136

9.2.10 制定校正系数 139

9.3 简单线性相关与回归的区别与联系 140

9.3.1 相关与回归的区别 140

9.3.2 相关与回归的联系 141

9.4 进行相关和回归分析应注意的问题 142

习题 142

10 多元线性回归与相关 144

10.1 多元线性回归 144

10.1.1 多元线性回归的数学模型 144

10.1.2 多元线性回归方程的建立 144

10.1.3 多元线性回归的显著性检验 150

10.2 复相关与偏相关 153

10.2.1 复相关 153

10.1.4 偏回归系数的置信区间 153

10.2.2 偏相关 156

附录 用求解求逆紧凑变换求解正规方程组 159

习题 161

11 非线性回归 163

11.1 非线性回归概述 163

11.2 曲线回归的线性化 164

11.3 未知曲线类型的回归分析——多项式回归 170

11.4 曲线配合的拟合度 173

习题 174

12 协方差分析 176

12.1 协方差分析的模型和假定 176

12.2 单向分类资料的协方差分析 177

12.3 双向分类资料的协方差分析 182

习题 185

13.1.1 对单个率的检验 186

13.1 率的假设检验 186

13 分类资料的假设检验 186

13.1.2 率的区间估计 188

13.1.3 两个率的比较 189

13.2 卡方适合性检验 192

13.2.1 卡方检验的检验统计量 192

13.2.2 对不同类型分布比例的适合性检验 193

13.2.3 对分布类型的检验 194

13.3 独立性检验 198

13.3.1 列联表 198

13.3.2 独立性检验的方法 199

13.3.3 2×2表的精确概率检验法 201

13.3.4 配对2×2表的独立性检验 203

13.4 卡方检验的分解 204

习题 206

14.1.1 试验设计的有关概念 208

14.1 概述 208

14 试验设计简介 208

14.1.2 试验设计三原则 210

14.2 常用动物试验设计方法 211

14.2.1 完全随机设计 211

14.2.2 配对设计 213

14.2.3 随机区组设计 213

14.2.4 双向随机区组设计——拉丁方设计 216

14.2.5 交试验设计 220

14.3 抽样调查的设计 227

14.3.1 概率抽样 227

14.3.2 非概率抽样 229

14.4 样本含量的确定 229

14.4.1 抽样调查中样本含量的确定 229

14.4.2 试验设计中样本含量的估计 231

习题 235

1.2 分析工具库提供的统计分析方法 237

1.1 分析工具库的安装 237

附录一 Excel电子表格统计功能简介 237

1 概述 237

1.3 统计分析的粘贴函数 238

1.4 Excel的常用基本概念 239

1.4.1 工作簿和工作表 239

1.4.2 单元格和区域引用 240

1.4.3 绝对引用与相对引用的区别 240

1.4.4 计算出现的错误信息 241

2 常用概率分布的计算 242

2.1 二项分布的计算 242

2.2 普哇松分布的计算 243

2.3 正态分布的计算 244

2.4 t分布的计算 245

2.5 x2分布的计算 245

3 数据整理 246

3.1 频数分布表与直方图 246

2.6 F分布的计算 246

3.2 描述性统计量的计算 248

4 总体均数的假设检验 248

4.1 两总体均数的比较——方差相等但未知时的t检验 248

4.2 两总体均数的比较——总体方差不等且未知时的t检验 249

4.3 配对资料的t检验 249

4.4 单个总体均数的假设检验 250

5.1 单向分类资料的方差分析 251

5 方差分析 251

5.2 双向交叉分组无重复资料的方差分析 252

5.3 双向交叉分组有重复资料的方差分析 253

6 回归与相关分析 254

6.1 一元线性回归 254

6.2 多元线性回归 255

6.3 简单相关系数的计算 258

6.4 偏相关系数的计算 258

附录二 SPSS统计软件简介 260

1.1 定义变量与数据输入 261

1 数据管理及数据资料的基本统计分析 261

1.3 基本统计分析 263

1.2 数据文件的保存 263

2 均数差异显著性检验 264

2.1 单个总体均数的显著性检验 264

2.2 两个总体均数的比较——独立样本 265

2.3 两个总体均数的比较——配对样本 265

3 方差分析与协方差分析 266

3.1 单向分类资料的方差分析 266

3.2 多向分类资料的方差分析 267

3.3 系统分组资料的方差分析 268

3.4 单向分类资料的协方差分析 268

4 回归与相关分析 268

4.1 相关分析 268

4.2 线性回归 269

4.3 曲线回归 269

5.2 独立性检验(列联表检验) 270

5 卡方适合性检验与独立性检验 270

5.1 适合性检验 270

参考文献 272

附录三 常用统计用表 273

附表1 标准正态分布的累积分布函数(分布函数)表 274

附表2 标准正态分布的双侧分位数表 276

附表3 x2分布的上侧分位数表 277

附表4 t分布的双侧分位数表 279

附表5 F分布的上侧分位数表 281

附表6 Duncan’s多重极差检验的SSR值表 286

附表7 Hertley检验临界值表 288

附表8 Cochran检验临界值表 290

附表9 相关系数检验临界值表 292

附表10 Spearman秩相关系数检验临界值表 294

附表11 随机数表 295

附表12 常用正交表 303

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