第一章 生物统计的基本理论 1
第一节 总体、样本及误差 1
一、总体 1
二、样本 1
三、误差 1
前言 1
第二节 总体和样本的特征数 3
一、表示数据集中趋势的特征数 4
二、表示数据分散性的特征数 6
一、频率与概率 10
第三节 理论分布与抽样分布 10
二、频数与频率分布 11
三、正态分布 14
四、抽样分布 17
五、置信限与置信概率 21
第二章 比较性试验设计 23
第一节 试验研究概述 23
一、试验研究的目的与任务 23
二、试验研究的种类 23
三、试验研究的一般程序 24
四、试验研究的基本要求 26
一、试验方案设计的基本概念 27
第二节 比较性试验方案设计 27
二、试验因素的效应和交互作用 28
三、试验方案设计的原则 29
四、比较性试验方案的设计 30
第三节 试验方法设计的基本原则 37
一、设置重复 37
二、随机排列 38
三、局部控制 38
一、培养试验的性质、作用和特点 40
第三章 培养试验法 40
第一节 概述 40
二、培养试验的分类 41
三、培养试验的发展概况 41
第二节 土培试验 43
一、土培试验的性质和任务 43
二、土培试验的技术 43
第三节 水培试验 49
一、水培试验的特点和任务 49
二、水培试验营养液的配制 50
三、水培试验的其它技术 56
一、砂培试验的特点和任务 59
第四节 砂培试验 59
二、砂培试验的技术 60
第五节 其它培养试验 64
一、隔离培养试验 64
二、流动培养试验 68
三、灭菌培养试验 69
四、渗滤水研究法 70
五、幼苗法 71
一、培养室的组成 74
第六节 植物营养培养室的建立 74
二、培养室的设计 75
三、培养室的管理 76
第四章 田间试验法 78
第一节 概述 78
一、田间试验的性质、作用和特点 78
二、田间试验的分类 79
三、田间试验方法的发展简介 80
第二节 田间试验的方法设计 81
一、小区的面积 81
二、小区的形状与方向 83
三、重复的次数 84
四、田间排列 86
第三节 田间试验的实施 92
一、试验田的选择和准备 92
二、试验的设置 95
三、试验的管理与观察 98
四、取样技术 99
五、收获与考种 100
第四节 特殊条件下的田间试验 101
二、果树田间试验 102
一、微型小区试验 102
第五节 示范推广试验 103
第五章 统计假设检验 105
第一节 统计假设检验的基本原理和方法 105
一、统计假设 105
二、统计假设检验的基本方法 106
三、统计假设检验的两尾检验与一尾检验 109
四、假设检验中的两类错误 110
第二节 单个平均数的假设检验 112
一、u检验 112
一、两个正态总体相比较的方差比检验 113
二、t检验 113
第三节 两个平均数相比的假设检验 113
二、成组数据相比较的假设检验 114
三、成对数据相比较的假设检验 118
第四节 百分数的假设检验 120
一、单个样本百分数的假设检验 121
二、两个样本百分数的假设检验 122
第五节 总体分布形式的假设检验 124
一、X2检验 125
二、柯氏检验 128
三、W检验 130
四、偏度、峰度检验 132
第六章 方差分析 135
第一节 方差分析的基本原理与方法 135
一、F分布与F检验 135
二、多重比较 139
第二节 常用比较性设计试验结果的统计分析 143
一、随机区组设计试验结果的统计分析 143
二、裂区设计试验结果的统计分析 154
三、正交设计试验结果的统计分析 157
第三节 方差分析的基本假定和数据转换 161
一、方差分析的基本假定 161
二、数据转换 161
第七章 线性回归与相关 165
第一节 一元线性回归与相关 165
一、回归和相关的概念 165
二、一元线性回归分析 167
三、一元线性相关分析 172
一、多元线性回归 175
第二节 多元线性回归与相关 175
二、多元相关与偏相关 182
第八章 曲线回归 187
第一节 可化为直线的曲线函数及最优方程的选择 187
一、可化为直线的曲线函数的主要类型 187
二、最优方程的选择 189
第二节 可化为直线的非线性回归分析的方法步骤 191
一、指数曲线回归分析的方法步骤 191
二、生长曲线回归分析的方法步骤 193
一、一元多项式回归模型 198
二、一元多项式回归分析的一般步骤 198
第一节 一元多项式回归分析 198
第九章 多项式回归 198
三、一元多项式回归分析示例 202
第二节 多元多项式回归 206
一、多元多项式回归分析的一般步骤 206
二、多元多项式回归分析示例 207
第三节 正交多项式回归 211
一、一元正交多项式回归 211
二、多元正交多项式回归 217
一、指标变量及其转换 224
第一节 聚类统计量 224
第十章 聚类分析 224
二、距离 226
三、相似系数 228
第二节 系统聚类法 231
一、最短距离法 232
二、最长距离法 234
第三节 系统聚类法的应用 235
一、系统聚类在环境质量评价中的应用 235
二、在土壤分类上的应用 239
三、在遗传育种中的应用 241
一、模糊聚类的基本原理和方法 244
第四节 模糊聚类 244
二、模糊聚类在环境质量分类中的应用 248
三、模糊聚类在农业区划中的应用 250
参考文献 256
附录 257
附图 一些常见的可直线化的曲线函数图形 257
附表1 正交表 260
附表2 正态离差u值表（两尾） 263
附表3 学生氏t值表（两尾） 264
附表4 X2值表（一尾） 265
附表6 正态性W检验的系数（ai,n） 266
附表5 柯尔莫哥洛夫检验临界值表 266
附表7 正态性W检验的临界值（Wa）表 268
附表8 偏度、峰度检验的分位数表 269
附表9 F检验的临界值（Fa）表 270
附表10 新复极差检验SSRa值表 276
附表11 q值表（双尾） 277
附表12 百分数反正弦表（sin-1？）转换表 278
附表13 ra与Ra的5％和1％显著值 281
附表14 正交多项式表［C=X(x)(N=2～13)］ 282
附表15 10000个随机数字表 284