第一章 概论 1
第一节 生物统计学的概念 1
第二节 生物统计学的内容与作用 2
第三节 统计学发展概况 3
一、古典记录统计学 3
二、近代描述统计学 3
三、现代推断统计学 4
第四节 常用统计学术语 5
一、总体、个体与样本 5
二、变量与常数 5
三、参数与统计数 6
四、效应与互作 6
五、误差与错误 6
六、准确性与精确性 7
思考练习题 7
第二章 试验资料的整理与特征数的计算 8
第一节 试验资料的搜集与整理 8
一、试验资料的类型 8
二、试验资料的搜集 9
三、试验资料的整理 10
第二节 试验资料特征数的计算 16
一、平均数 16
二、变异数 19
思考练习题 22
第三章 概率与概率分布 24
第一节 概率基础知识 24
一、概率的概念 24
二、概率的计算 26
三、概率分布 27
四、大数定律 29
第二节 几种常见的理论分布 30
一、二项分布 30
二、泊松分布 34
三、正态分布 35
第三节 统计数的分布 40
一、抽样试验与无偏估计 41
二、样本平均数的分布 42
三、样本平均数差数的分布 43
四、t分布 44
五、x2分布 45
六、F分布 46
思考练习题 47
第四章 统计推断 49
第一节 假设检验的原理与方法 49
一、假设检验的概念 49
二、假设检验的步骤 50
三、双尾检验与单尾检验 52
四、假设检验中的两类错误 53
第二节 样本平均数的假设检验 54
一、大样本平均数的假设检验——u检验 54
二、小样本平均数的假设检验——t检验 56
第三节 样本频率的假设检验 62
一、一个样本频率的假设检验 62
二、两个样本频率的假设检验 63
第四节 参数的区间估计与点估计 65
一、参数区间估计与点估计的原理 65
二、一个总体平均数μ的区间估计与点估计 66
三、两个总体平均数差数μ1-μ2的区间估计与点估计 67
四、一个总体频率p的区间估计与点估计 69
五、两总体频率差数p1-p2的区间估计与点估计 70
第五节 方差的同质性检验 70
一、一个样本方差的同质性检验 70
二、两个样本方差的同质性检验 71
三、多个样本方差的同质性检验 72
思考练习题 73
第五章 x2检验 75
第一节 x2检验的原理与方法 75
第二节 适合性检验 77
第三节 独立性检验 80
一、2×2列联表的独立性检验 80
二、2×c列联表的独立性检验 81
三、r×c列联表的独立性检验 83
思考练习题 84
第六章 方差分析 85
第一节 方差分析的基本原理 86
一、相关术语 86
二、方差分析的基本原理 87
三、数学模型 87
四、平方和与自由度的分解 89
五、统计假设的显著性检验——F检验 92
六、多重比较 92
第二节 单因素方差分析 97
一、组内观测次数相等的方差分析 97
二、组内观测次数不相等的方差分析 99
第三节 二因素方差分析 101
一、无重复观测值的二因素方差分析 101
二、具有重复观测值的二因素方差分析 104
第四节 多因素方差分析 110
第五节 方差分析缺失数据的估计 114
一、缺失一个数据的估计方法 115
二、缺失两个数据的估计方法 115
第六节 方差分析的基本假定和数据转换 116
一、方差分析的基本假定 116
二、数据转换 117
思考练习题 120
第七章 直线回归与相关分析 122
第一节 回归和相关的概念 123
第二节 直线回归分析 124
一、直线回归方程的建立 124
二、直线回归的数学模型和基本假定 126
三、直线回归的假设检验 127
四、直线回归的区间估计 130
五、直线回归的应用及注意问题 133
第三节 直线相关 134
一、相关系数和决定系数 134
二、相关系数的假设检验 135
三、相关系数的区间估计 136
四、应用直线相关的注意事项 137
思考练习题 138
第八章 可直线化的非线性回归分析 139
第一节 非线性回归的直线化 140
一、曲线类型的确定 140
二、数据变换的方法 140
第二节 倒数函数曲线 141
第三节 指数函数曲线 144
第四节 对数函数曲线 146
第五节 幂函数曲线 149
第六节 Logistic生长曲线 151
一、Logistic生长曲线的由来和基本特征 151
二、Logistic生长曲线方程的配合 152
思考练习题 154
第九章 抽样原理与方法 155
第一节 抽样误差的估计 155
一、样本平均数的标准误和置信区间 156
二、样本频率的标准误和置信区间 156
第二节 样本容量的确定 157
一、平均数资料样本容量的确定 158
二、频率资料样本容量的确定 158
三、成对资料和非成对资料样本容量的确定 159
第三节 抽样的基本方法 160
一、随机抽样 160
二、顺序抽样 163
三、典型抽样 163
第四节 抽样方案的制订 164
一、抽样调查的目的和指标要求 164
二、确定调查对象 164
三、确定抽样调查的方法 164
四、确定样本容量和抽样分数 165
五、总体单位编号 165
六、编制抽样调查表 165
七、抽样调查的组织工作 165
思考练习题 165
第十章 试验设计及其统计分析 167
第一节 试验设计的基本原理 167
一、试验设计的意义 167
二、生物学试验的基本要求 168
三、试验设计的基本要素 169
四、试验误差及其控制途径 169
五、试验设计的基本原则 171
第二节 对比设计及其统计分析 172
一、对比设计 172
二、对比设计试验结果的统计分析 173
第三节 随机区组设计及其统计分析 174
一、随机区组设计 174
二、随机区组设计试验结果的统计分析 176
第四节 裂区设计及其统计分析 182
一、裂区设计 182
二、裂区设计试验结果的统计分析 183
第五节 正交设计及其统计分析 189
一、正交表及其特点 189
二、正交试验的基本方法 191
三、正交设计试验结果的统计分析 193
思考练习题 196
第十一章 协方差分析 198
第一节 协方差分析的作用 199
一、降低试验误差，实现统计控制 199
二、分析不同变异来源的相关关系 199
三、估计缺失数据 200
第二节 单向分组资料的协方差分析 200
一、计算变量各变异来源的平方和、乘积和与自由度 202
二、检验x和y是否存在直线回归关系 203
三、检验矫正平均数？i（x=？）间的差异显著性 204
四、矫正平均数？i（x=？）间的多重比较 205
第三节 两向分组资料的协方差分析 207
一、乘积和与自由度的分解 208
二、检验x和y是否存在直线回归关系 209
三、检验矫正平均数？i（x=？）间的差异显著性 209
第四节 协方差分析的数学模型和基本假定 211
一、协方差分析的数学模型 211
二、协方差分析的基本假定 211
思考练习题 211
第十二章 多元线性回归与多元相关分析 213
第一节 多元线性回归分析 213
一、多元线性回归模型 213
二、多元线性回归方程的建立 214
三、多元线性回归的假设检验和置信区间 220
第二节 多元相关分析 224
一、多元相关分析 224
二、偏相关 225
思考练习题 228
第十三章 逐步回归与通径分析 230
第一节 逐步回归分析 230
一、逐个淘汰不显著自变量的回归方法 231
二、逐个选入显著自变量的回归方法 235
第二节 通径分析 239
一、通径与通径系数的概念 239
二、通径系数的求解方法 240
三、通径分析的假设检验 243
思考练习题 245
第十四章 多项式回归分析 247
第一节 多项式回归的数学模型 247
第二节 多项式回归方程的建立 248
一、多项式回归方程的建立与求解 248
二、多项式回归方程的图示 251
第三节 多项式回归方程的假设检验 251
第四节 相关指数 252
第五节 正交多项式回归分析 253
一、正交多项式回归分析原理 253
二、正交多项式回归分析示例 255
思考练习题 257
主要参考文献 258
附表 260
附表1 正态分布的累积函数F（u）值表 260
附表2 正态离差（u）值表（双尾） 262
附表3 t值表（双尾） 262
附表4 x2值表（右尾） 263
附表5 F值表（右尾） 264
附表6 新复极差检验SSR值表 268
附表7 q值表（双尾） 269
附表8 r与R的临界值表 270
附表9 常用正交表 271
附表10 正交多项式系数表 280
索引 284