《生物统计学 动物科学、动物医学专业用 第3版》PDF下载

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  • 作  者:张勤著
  • 出 版 社:北京:中国农业大学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787565520426
  • 页数:333 页
图书介绍:本书重点介绍在动物科学和动物医学学科领域中常用的生物统计学的基本概念和基本方法。全书共分十五章,主要包括生物统计学的基本概念和基本特点、数据异常值检验及描述性统计分析、随机变量与概率分布基础知识、假设检验的基本原理、基本步骤以及相关的概念、Z检验、t检验、F检验、卡方检验等常用的假设检验方法,以及试验设计和抽样调查设计的基本概念及原理。在简单介绍分析原理的同时提供了大量与动物科学和动物医学相关的例题辅助理解。在附录中介绍了利用Excel、SPSS和R语言进行常见统计分析的步骤。每一章都给出了内容概要及必要的思考题,帮助学生更好地掌握该章的重点和难点。本书不仅可以作为高等院校动物科学和动物医学等专业本科学生的教材,也可供动物科学和动物医学专业相关科研技术人员的参考。

第1章 绪论 1

1.1 什么是生物统计学 2

1.2 统计学的基本特点 2

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 6

第2章 资料的描述性统计分析 7

2.1 资料的分类 8

2.1.1 连续性资料 8

2.1.2 离散性资料 8

2.1.3 定量资料 9

2.1.4 定性资料 9

2.2 异常数据的判断和处理 9

2.2.1 四分位数检验 9

2.2.2 格拉布斯检验 9

2.3 数据的频数(率)分布 10

2.3.1 离散性资料的频数(率)分布 11

2.3.2 连续性资料的频数(率)分布 11

2.4 统计表 13

2.5 统计图 14

2.5.1 常用的统计图类型 14

2.5.2 统计图绘制基本要求 16

2.6 集中趋势的度量 16

2.6.1 算术平均数 16

2.6.2 几何平均数 17

2.6.3 调和平均数 18

2.6.4 中位数 19

2.6.5 众数 20

2.6.6 各个集中趋势度量指标之间的关系及评价 20

2.7 离散趋势的度量 21

2.7.1 方差和标准差 21

2.7.2 变异系数 22

2.7.3 范围 23

2.7.4 平均绝对离差 24

习题 24

第3章 随机变量与概率分布 25

3.1 随机变量及其分类 26

3.2 概率分布 26

3.2.1 离散性随机变量的概率分布 26

3.2.2 连续性随机变量的概率分布 28

3.3 正态分布 29

3.3.1 正态分布的概率密度函数 29

3.3.2 标准正态分布 30

3.3.3 正态分布的概率计算 30

3.3.4 对偏离正态分布的度量——偏度和峰度 32

3.4 二项分布 33

3.5 泊松分布 34

习题 35

第4章 统计推断概述 37

4.1 抽样分布 38

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 42

4.2 参数估计 42

4.2.1 点估计 42

4.2.2 区间估计 44

4.3 假设检验 46

4.3.1 假设检验的基本原理 47

4.3.2 假设检验的基本步骤 48

4.3.3 一些相关概念 49

4.3.4 几点说明 53

习题 55

第5章 对单个和两个总体平均数的假设检验 56

5.1 对单个总体均数的检验 57

5.1.1 总体的方差σ2已知时的检验——Z检验 57

5.1.2 总体的方差σ2未知时的检验——t检验 57

5.2 对两个总体平均数的比较 58

5.2.1 随机分组资料的假设检验 58

5.2.2 配对资料的假设测验——t测验 64

习题 66

第6章 方差分析Ⅰ——单向分类资料 68

6.1 单向分类资料的数据结构 69

6.2 数学模型 70

6.3 变异的分解 70

6.3.1 平方和的剖分 70

6.3.2 自由度的剖分 71

6.3.3 均方及均方的期望 72

6.4 假设检验 72

6.5 t检验和F检验的关系 74

6.6 多重比较 75

6.6.1 LSD法 75

6.6.2 Bonferroni t检验 77

6.6.3 Duncan’s多重极差检验 78

6.7 方差分析的基本假定与数据转换 80

6.7.1 方差的同质性检验 80

6.7.2 方差稳定性转换 82

习题 84

第7章 方差分析Ⅱ——双向交叉分组资料 85

7.1 交叉分组无重复资料的方差分析 86

7.1.1 数据结构 86

7.1.2 数学模型 86

7.1.3 平方和与自由度的剖分 87

7.1.4 假设检验 88

7.1.5 多重比较 88

7.2 交叉分组等重复资料的方差分析 90

7.2.1 数据结构 90

7.2.2 主效应与互作效应 91

7.2.3 数学模型 92

7.2.4 平方和的剖分与自由度的剖分 92

7.2.5 假设检验 93

7.2.6 多重比较 93

习题 95

第8章 方差分析Ⅲ——两因子嵌套分组资料 97

8.1 数据结构 98

8.2 数学模型 98

8.3 平方和与自由度的剖分 99

8.4 假设检验 100

8.5 方差组分估计 104

习题 106

第9章 简单相关与回归 108

9.1 简单相关 109

9.1.1 样本相关系数的定义 109

9.1.2 样本相关系数的计算 111

9.1.3 相关关系的显著性检验 111

9.1.4 总体相关系数的置信区间 113

9.1.5 比较2个相关系数 113

9.2 简单回归 115

9.2.1 一元线性回归的数学模型 116

9.2.2 一元线性回归方程的建立 116

9.2.3 回归的显著性检验 117

9.2.4 对截距的检验 119

9.2.5 总体回归系数的置信区间 119

9.2.6 决定系数 120

9.2.7 两条回归直线的比较 121

9.2.8 利用回归方程进行估计和预测 123

9.2.9 制定校正系数 125

9.3 简单线性相关与回归的区别与联系 126

9.3.1 区别 126

9.3.2 联系 127

9.4 进行相关和回归分析应注意的问题 127

习题 128

第10章 多元线性回归与相关 130

10.1 多元线性回归 131

10.1.1 多元线性回归的数学模型 131

10.1.2 多元线性回归方程的建立 131

10.1.3 多元线性回归的显著性检验 135

10.1.4 偏回归系数的置信区间 137

10.1.5 决定系数 137

10.1.6 标准化的偏回归系数 138

10.1.7 最优回归方程的建立 138

10.2 复相关与偏相关 139

10.2.1 复相关 139

10.2.2 偏相关 141

习题 143

第11章 非线性回归 145

11.1 非线性回归概述 146

11.2 曲线回归的线性化及其方法 146

11.3 未知曲线类型的回归分析——多项式回归 155

11.4 曲线配合的拟合度 157

习题 159

第12章 协方差分析 160

12.1 协方差分析的模型和假定 161

12.2 单向分类资料的协方差分析 162

12.3 双向交叉分组资料的协方差分析 166

习题 168

第13章 分类资料的假设检验 170

13.1 率的假设检验 171

13.1.1 对单个率的检验 171

13.1.2 率的区间估计 172

13.1.3 两个率的比较 173

13.2 卡方适合性检验 175

13.2.1 卡方检验的检验统计量 175

13.2.2 对不同类型分布比例的适合性检验 176

13.2.3 对分布类型的检验 177

13.3 卡方独立性检验 180

13.3.1 列联表 180

13.3.2 独立性检验的方法 181

13.3.3 2×2表的精确概率检验法 183

13.3.4 配对2×2表的独立性检验 185

13.4 卡方检验的分解 186

13.5 Logistic回归模型 187

13.5.1 二分类依变量的Logistic回归模型 188

13.5.2 Logistic回归模型的参数估计 188

13.5.3 Logistic回归模型参数的统计检验 189

习题 190

第14章 非参数检验 193

14.1 非参数检验的意义 194

14.2 符号检验 194

14.3 符号秩和检验 196

14.4 二组非配对资料的秩和检验 197

14.5 多组资料的秩和检验 198

14.6 秩相关 200

14.7 Ridit分析 202

习题 205

第15章 试验设计与抽样调查 207

15.1 试验设计概述 208

15.1.1 试验设计的有关概念 208

15.1.2 试验设计三原则 209

15.2 常用动物试验设计方法 210

15.2.1 完全随机设计 210

15.2.2 配对设计 211

15.2.3 随机区组设计 212

15.2.4 双向随机区组设计——拉丁方设计 214

15.2.5 交叉设计 218

15.2.6 重复测量设计 220

15.2.7 析因设计 222

15.2.8 正交试验设计 222

15.3 抽样调查设计 228

15.3.1 概率抽样 228

15.3.2 非概率抽样 229

15.4 样本含量的确定 230

15.4.1 抽样调查中样本含量的确定 230

15.4.2 试验设计中样本含量的估计 231

习题 234

参考文献 236

附录1 Excel电子表格统计功能简介 237

1概述 238

2常用概率分布的计算 242

3数据整理 245

4总体均数的假设检验 247

5方差分析 249

6回归与相关分析 251

附录2 SPSS统计软件简介 256

1中文操作界面设置 257

2数据管理及数据资料的基本统计分析 258

3均数差异显著性检验 261

4方差分析与协方差分析 262

5回归与相关分析 265

6卡方适合性检验与独立性检验 266

7非参数检验 267

附录3 R语言统计软件简介 269

1概述与安装使用 270

2资料的描述性统计分析 277

3常用概率分布的计算 279

4总体均数的假设检验 280

5方差分析与协方差分析 283

6回归与相关分析 286

7分类资料的检验 292

8非参数检验 293

附录4常用统计用表 295

附表1标准正态分布的累积分布函数表 296

附表2标准正态分布的双侧分位数表 298

附表3 x2分布的上侧分位数表 299

附表4 t分布的双侧分位数表 301

附表5 F分布的上侧分位数表 303

附表6 Duncan’s多重极差检验的5%和1% SSR值表 308

附表7 Hertley方差同质性检验临界值表 310

附表8 Cochran方差同质性检验临界值表 312

附表9相关系数检验的5%和1%临界值表 314

附表10 Spearman秩相关系数检验临界值表 316

附表11符号检验表 317

附表12符号秩和检验表(双尾) 317

附表13非配对资料秩和检验表 318

附表14 1万个随机数表 319

附表15常用正交表 327