首页 > 其他分享 >生物统计学(第5版十二五普通高等教育本科国家级规划教材)

生物统计学(第5版十二五普通高等教育本科国家级规划教材)

时间:2023-12-28 10:14:20浏览次数:27  
标签:练习题 分析 试验 回归 假设检验 方差分析 统计学 高等教育 十二五

李春喜、姜丽娜、邵云、张黛静编著的《生物统计学(第5版)》较为系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法,在简要叙述了生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用以及生物学研究中抽样方法、资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布的基础上,着重介绍平均数的统计推断、X2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、多元线性回归与多元相关分析、逐步回归与通径分析和多项式回归分析,同时对试验设计原理及对比设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、正交设计等常用试验设计及其统计分析也进行了详细叙述。
    本书可供综合性大学、师范院校生物类及其相关专业的本科生作为教材使用,也可作为从事生命科学、生物工程、农业科学、林业科学、医学、畜牧兽医、水产科学等专业的科研工作者、教师和研究生的参考书。

 

 

目录

第五版前言
第一版前言
第一章  概论
  第一节  生物统计学的概念
  第二节  统计学发展概况
    一、古典记录统计学
    二、近代描述统计学
    三、现代推断统计学
  第三节  常用统计学术语
    一、总体与样本
    二、参数与统计数
    三、变量与资料
    四、因素与水平
    五、处理与重复
    六、效应与互作
    七、准确性与精确性
    八、误差与错误
  第四节  生物统计学的内容与作用
    思考练习题
第二章  试验资料整理与特征数计算
  第一节  试验资料的搜集与整理
    一、试验资料的类型
    二、试验资料的搜集
    三、试验资料的整理
  第二节  试验资料特征数的计算
    一、平均数
    二、变异数
    思考练习题
第三章  概率与概率分布
  第一节  概率基础知识
    一、概率的概念
    二、概率的计算
    三、概率分布
    四、大数定律
  第二节  几种常见的理论分布
    一、二项分布
    二、泊松分布
    三、正态分布
  第三节  统计数的分布
    一、抽样试验与无偏估计
    二、样本平均数的分布
    三、样本平均数差数的分布
    四、t分布
    五、x2分布
    六、F分布
    思考练习题
第四章  统计推断
  第一节  假设检验的原理与方法
    一、假设检验的概念
    二、假设检验的步骤
    三、双尾检验与单尾检验
    四、假设检验中的两类错误
  第二节  样本平均数的假设检验
    一、一个样本平均数的假设检验
    二、两个样本平均数的假设检验
  第三节  样本频率的假设检验
    一、一个样本频率的假设检验
    二、两个样本频率的假设检验
  第四节  参数的区间估计与点估计
    一、参数区间估计与点估计的原理
    二、一个总体平均数μ的区间估计与点估计
    三、两个总体平均数差数μ1一μ2的区间估计与点估计
    四、一个总体频率声的区间估计与点估计
    五、两总体频率差数P1-Pt的区间估计与点估计
  第五节  样本方差的同质性检验
    一、一个样本方差的同质性检验
    二、两个样本方差的同质性检验
    三、多个样本方差的同质性检验
    思考练习题
第五章  X2检验
  第一节  X2检验的原理与方法
  第二节  适合性检验
  第三节  独立性检验
    一、2×2列联表的独立性检验
    二、2×c列联表的独立性检验
    三、r×c列联表的独立性检验
    思考练习题
第六章  方差分析
  第一节  方差分析的基本方法
    一、方差分析的基本原理
    二、数学模型
    三、平方和与自由度的分解
    四、统计假设的显著性检验——F检验
    五、多重比较
  第二节  单因素方差分析
    一、组内观测次数相等的方差分析
    二、组内观测次数不相等的方差分析
  第三节  二因素方差分析
    一、无重复观测值的二因素方差分析
    二、具有重复观测值的二因素方差分析
  第四节  多因素方差分析
  第五节  方差分析缺失数据的估计
    一、缺失一个数据的估计方法
    二、缺失两个数据的估计方法
  第六节  方差分析的基本假定和数据转换
    一、方差分析的基本假定
    二、数据转换
    思考练习题
第七章  直线回归与相关分析
  第一节  回归和相关的概念
  第二节  直线回归分析
    一、直线回归方程的建立
    二、直线回归的数学模型和基本假定
    三、直线回归的假设检验
    四、直线回归的区间估计
    五、直线回归的应用及注意问题
  第三节  直线相关
    一、相关系数和决定系数
    二、相关系数的假设检验
    三、相关系数的区间估计
    四、应用直线相关的注意事项
    思考练习题
第八章  可直线化的非线性回归分析
  第一节  非线性回归的直线化
    一、曲线类型的确定
    二、数据变换的方法
  第二节  倒数函数曲线
  第三节  指数函数曲线
  第四节  对数函数曲线
  第五节  幂函数曲线
  第六节  Logistic生长曲线
    一、Loglslic生长曲线的由来和基本特征
    二、Logmtic生长曲线方程的配合
    思考练习题
第九章  试验设计及其统计分析
  第一节  试验设计的基本原理
    一、试验设计的意义
    二、生物学试验的基本要求
    三、试验设计的基本要素
    四、试验误差及其控制途径
    五、试验设计的基本原则
  第二节  对比设计及其统计分析
    一、对比设计
    二、对比设计试验结果的统计分析
  第三节  随机区组设计及其统计分析
    一、随机区组设计
    二、随机区组设计试验结果的统计分析
  第四节  拉丁方设计及其统计分析
    一、拉丁方设计
    二、拉丁方设计试验结果的统计分析
  第五节  裂区设计及其统计分析
    一、裂区设计
    二、裂区设计试验结果的统计分析
  第六节  正交设计及其统计分析
    一、正交表及其特点
    二、正交试验的基本方法
    三、正交设计试验结果的统计分析
    思考练习题
第十章  协方差分析
  第一节  协方差分析的作用
    一、降低试验误差,实现统计控制
    二、分析不同变异来源的相关关系
    三、估计缺失数据
  第二节  单因素试验资料的协方差分析
    一、计算变量各变异来源的平方和、乘积和与自由度
    二、检验x和y是否存在直线回归关系
    三、检验矫正平均数□间的差异显著性
    四、矫正平均数□间的多重比较
  第三节  二因素试验资料的协方差分析
    一、乘积和与自由度的分解
    二、检验x和y是否存在直线回归关系
    三、检验矫正平均数□间的差异显著性
  第四节  协方差分析的数学模型和基本假定
    一、协方差分析的数学模型
    二、协方差分析的基本假定
    思考练习题
第十一章  多元线性回归与多元相关分析
  第一节  多元线性回归分析
    一、多元线性回归模型
    二、多元线性回归方程的建立
    三、多元线性回归的假设检验和置信区间
  第二节  多元相关分析
    一、多元相关分析
    二、偏相关分析
    思考练习题
第十二章  逐步回归与通径分析
  第一节  逐步回归分析
    一、逐个淘汰不显著自变量的回归方法
    二、逐个选人显著自变量的回归方法
  第二节  通径分析
    一、通径与通径系数的概念
    二、通径系数的求解方法
    三、通径分析的假设检验
    思考练习题
第十三章  多项式回归分析
  第一节  多项式回归的数学模型
  第二节  多项式回归方程的建立
    一、多项式回归方程的建立与求解
    二、多项式回归方程的图示
  第三节  多项式回归方程的假设检验
  第四节  相关指数
  第五节  正交多项式回归分析
    一、正交多项式回归分析原理
    二、正交多项式回归分析示例
    思考练习题
主要参考文献
附表
索引

标签:练习题,分析,试验,回归,假设检验,方差分析,统计学,高等教育,十二五
From: https://www.cnblogs.com/wangprince2017/p/17932073.html

相关文章

  • 21.统计学生成绩等级
    1.题目介绍21.统计学生成绩等级有一个学生表id、学号唯一,学生姓名可能相同,dr代表逻辑删除。有一个学生各科成绩表student_id对应学生id,考试为数学、语文、英语,成绩为百分制,dr代表逻辑删除。请计算各个学生的考试总分(不含删除的学生和成绩)和成绩等级,并按学号从小到大输出。......
  • 统计学中两组数据如何进行差异性(相关性)分析?
    变量说明:在确定分析方法前,我们需要了解手中的数据类型,这是最基础也是有必要的,在所有的数据类型中,我们将数据类型分为分类变量也为定类变量和连续变量也称为定量变量,那么什么是定类变量?什么是定量变量?定类变量通俗的讲数字大小不具有比较意义,比如性别中1代表男,2代表女,仅仅代表类......
  • 统计学强调低维空间问题的统计推导,机器学习强调高维预测问题
    统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别,其中涉及到低维和高维空间的问题。统计学强调低维空间问题的统计推导:统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中,数据通常被认为是在低维空间中采样的,即特征的数量相对较少。例如,在古典......
  • 统计学网址大全
    统计学网址大全1.国外统计学网址http://www.bloomberg.com/美国金融情报http://www.bridge.com/美国金融briglehttp://www.math.yorku.ca/SCS/StatResource.html统计学与统计绘图资源http://www.lexjansen.com/index.htmLexJansen个人主页(SASSUGIpdf论文)http://netec.wust......
  • Python 机器学习入门:数据集、数据类型和统计学
    机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能(AI)的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中,数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例:[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,7......
  • Python 机器学习入门:数据集、数据类型和统计学
    机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能(AI)的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中,数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例:[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,......
  • 数据统计分析 — 统计学的几个概念
    变量分类变量无序分类变量说明事物类别的一个名称,如:性别有男女两种,二者无大小之分,无顺序之分,还有如血型、民族等有序分类变量也是说明事物类型的一个名称,但是有次序之分,例如:满意度分为满意一般不满意,三者是有顺序的,但是无大小之分数值型变量连续型变量取值范围是......
  • 统计学Pearson,Kendall和Spearman 用法及公式。
    假设存在X1,X2,X3,…,Xn.n组对比参数,则有以下信息: I:KL散度、JS散度以及交叉熵对比1) Kl-div(KL散度):1、简介KL散度(Kullback–Leiblerdivergence)又称KL距离,相对熵。(数值归一化处理)当P(x)和Q(x)的相似度越高,KL散度越小。KL散度主要有两个性质:(1)不对称性尽管KL散......
  • R语言统计学DOE实验设计:用平衡不完全区组设计(BIBD)分析纸飞机飞行时间实验数据|附代码
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=31010原文出处:拓端数据部落公众号平衡不完全区组设计(BIBD)是一个很好的研究实验设计,具有从统计的角度看各种所需的特征。最近我们被要求撰写关于BIBD的研究报告,包括一些图形和统计输出。对于一个BIBD有K个观测,重复r次实验。还有第5参数lamda,记录其......
  • 生物信息学、生物统计学或者生物医学工程
    本科动物医学想考研跨考到生物信息学、生物统计学或者生物医学工程,哪个容易些? ChatBio-X生物学/制药/医疗卫生/科研前沿/高考考研谢邀@胡杨创作声明:包含AI辅助创作4人赞同了该回答这三个方向都是当前的热门学科,人才需求量大,就业前景......