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生物统计学 本书特色
本书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、试验资料的
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、χ２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.
生物统计学 目录
目录
第五版前言
**版前言
**章 概论 1
**节 生物统计学的概念 1
第二节 统计学发展概况 2
一、古典记录统计学 2
二、近代描述统计学 2
三、现代推断统计学 3
第三节 常用统计学术语 4
一、总体与样本 4
二、参数与统计数 4
三、变量与资料 5
四、因素与水平 5
五、处理与重复 6
六、效应与互作 7
七、准确性与精确性 7
八、误差与错误 7
第四节 生物统计学的内容与作用 8
思考练习题 8
第二章 资料整理与特征数计算 9
**节 资料的搜集与整理 9
一、资料的类型 9
二、资料的搜集 10
三、资料的整理 15
第二节 资料特征数的计算 20
一、平均数 21
二、变异数 24
思考练习题 27
第三章 概率与概率分布 29
**节 概率基础知识 29
一、概率的概念 29
二、概率的计算 31
三、概率分布 32
四、大数定律 34
第二节 几种常见的理论分布 35
一、二项分布 35
二、泊松分布 39
三、正态分布 41
第三节 统计数的分布 46
一、抽样试验与无偏估计 46
二、样本平均数的分布 47
三、样本平均数差数的分布 49
四、t分布 50
五、χ2分布 51
六、F分布 52
思考练习题 53
第四章 统计推断 54
**节 假设检验的原理与方法 54
一、假设检验的概念 54
二、假设检验的步骤 55
三、双尾检验与单尾检验 57
四、假设检验中的两类错误 58
第二节 样本平均数的假设检验 59
一、一个样本平均数的假设检验 59
二、两个样本平均数的假设检验 62
第三节 样本频率的假设检验 69
一、一个样本频率的假设检验 69
二、两个样本频率的假设检验 71
第四节 参数的区间估计与点估计 73
一、参数区间估计与点估计的原理 73
二、一个总体平均数μ的区间估计与点估计 74
三、两个总体平均数差数μ1-μ2的区间估计与点估计 75
四、一个总体频率p的区间估计与点估计 76
五、两总体频率差数p1-p2的区间估计与点估计 77
第五节 样本方差的同质性检验 78
一、一个样本方差的同质性检验 78
二、两个样本方差的同质性检验 79
三、多个样本方差的同质性检验 80
思考练习题 81
第五章 χ2检验 83
**节 χ2检验的原理与方法 83
第二节 适合性检验 85
第三节 独立性检验 88
一、2×2列联表的独立性检验 88
二、2×c列联表的独立性检验 90
三、r×c列联表的独立性检验 91
思考练习题 92
第六章 方差分析 94
**节 方差分析的基本方法 95
一、方差分析的基本原理 95
二、数学模型 95
三、平方和与自由度的分解 97
四、统计假设的显著性检验——F检验 99
五、多重比较 100
第二节 单因素方差分析 105
一、组内观测次数相等的方差分析 105
二、组内观测次数不相等的方差分析 107
第三节 二因素方差分析 109
一、无重复观测值的二因素方差分析 109
二、具有重复观测值的二因素方差分析 113
第四节 多因素方差分析 119
第五节 方差分析缺失数据的估计 124
一、缺失一个数据的估计方法 124
二、缺失两个数据的估计方法 125
第六节 方差分析的基本假定和数据转换 126
一、方差分析的基本假定 126
二、数据转换 126
思考练习题 130
第七章 直线回归与相关分析 132
**节 回归和相关的概念 133
第二节 直线回归分析 134
一、直线回归方程的建立 134
二、直线回归的数学模型和基本假定 137
三、直线回归的假设检验 138
四、直线回归的区间估计 140
五、直线回归的应用及注意问题 144
第三节 直线相关 145
一、相关系数和决定系数 145
二、相关系数的假设检验 146
三、相关系数的区间估计 147
四、应用直线相关的注意事项 148
思考练习题 149
第八章 可直线化的非线性回归分析 150
**节 非线性回归的直线化 151
一、曲线类型的确定 151
二、数据变换的方法 152
第二节 倒数函数曲线 153
第三节 指数函数曲线 156
第四节 对数函数曲线 158
第五节 幂函数曲线 160
第六节 Logistic生长曲线 163
一、Logistic生长曲线的由来和基本特征 163
二、Logistic生长曲线方程的配合 164
思考练习题 166
第九章 试验设计及其统计分析 167
**节 试验设计的基本原理 167
一、试验设计的意义 168
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 175
一、随机区组设计 175
二、随机区组设计试验结果的统计分析 176
第四节 拉丁方设计及其统计分析 182
一、拉丁方设计 182
二、拉丁方设计试验结果的统计分析 184
第五节 裂区设计及其统计分析 187
一、裂区设计 187
二、裂区设计试验结果的统计分析 187
第六节 正交设计及其统计分析 194
一、正交表及其特点 194
二、正交试验的基本方法 196
三、正交设计试验结果的统计分析 198
思考练习题 201
第十章 协方差分析 204
**节 协方差分析的作用 205
一、降低试验误差，实现统计控制 205
二、分析不同变异来源的相关关系 205
三、估计缺失数据 206
第二节 单因素试验资料的协方差分析 206
一、计算变量各变异来源的平方和、乘积和与自由度 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yi(x=x)间的差异显著性 210
四、矫正平均数yi(x=x)间的多重比较 211
第三节 二因素试验资料的协方差分析 213
一、乘积和与自由度的分解 215
二、检验x和y是否存在直线回归关系 216
三、检验矫正平均数yi(x=x)间的差异显著性 216
第四节 协方差分析的数学模型和基本假定 217
一、协方差分析的数学模型 217
二、协方差分析的基本假定 217
思考练习题 218
第十一章 多元线性回归与多元相关分析 219
**节 多元线性回归分析 219
一、多元线性回归模型 220
二、多元线性回归方程的建立 220
三、多元线性回归的假设检验和置信区间 226
第二节 多元相关分析 230
一、多元相关分析 230
二、偏相关分析 231
思考练习题 235
第十二章 逐步回归与通径分析 237
**节 逐步回归分析 237
一、逐个淘汰不显著自变量的回归方法 238
二、逐个选入显著自变量的回归方法 243
第二节 通径分析 247
一、通径与通径系数的概念 247
二、通径系数的求解方法 248
三、通径分析的假设检验 251
思考练习题 253
第十三章 多项式回归分析 255
**节 多项式回归的数学模型 255
第二节 多项式回归方程的建立 256
一、多项式回归方程的建立与求解 256
二、多项式回归方程的图示 259
第三节 多项式回归方程的假设检验 259
第四节 相关指数 261
第五节 正交多项式回归分析 261
一、正交多项式回归分析原理 261
二、正交多项式回归分析示例 263
思考练习题 265
主要参考文献 266
附表 268
索引 293
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