生物统计学 目录

**章 导论
一、生物统计学概论
二、常用统计学术语
三、概率
四、概率分布
五、试验资料的特征数计算
思考练习题
第二章 统计推断
**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 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
第三节 样本平均数的假设检验
一、大样本平均数的假设检验——u检验
二、小样本平均数的假设检验——t检验
第四节 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
第五节 骷煅é
一、骷煅榈脑碛敕椒¨
二、适合性检验
三、独立性检验
第六节 参数的区间估计与点估计
一、参数区间估计和点估计的原理
二、一个总体平均数斓那涔兰朴氲愎兰?
三、两个总体平均数差数?1－?2的区间估计与点估计
四、一个总体频率p的区间估计与点估计
五、两个总体频率差数p1-p2的区间估计与点估计
思考练习题
第三章 方差分析
**节 方差分析的基本原理
一、数学模型
二、平方和和自由度的分解
三、统计假设的显著性检验——F检验
四、多重比较
第二节 方差分析的基本假定
一、方差分析满足的三个条件
二、方差齐性检验
第三节 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
第四节 二因素方差分析（有无交互作用）
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
第五节 多因素方差分析
第六节 方差分析的数据转换
一、平方根转换
二、对数转换
三、反正弦转换
思考练习题
第四章 回归分析
**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
第二节 多元线性回归分析
一、多元线性回归模型
二、正规方程
三、多元回归方程的计算
四、多元线性回归方程的方差分析
思考练习题
第五章 协方差分析
**节 协方差分析的作用和原理
一、协方差分析的作用
二、协方差的原理
第二节 协方差分析计算及应用
一、协方差的计算过程
二、协方差的应用
思考练习题
第六章 相关分析
**节 相关分析概述
一、相关分析的意义
二、相关关系的概念
三、相关的种类
第二节 一元线性相关分析
一、相关分析的作用
二、相关系数
三、一元线性相关分析的主要方法
四、相关系数的解释与评价
五、相关系数的假设检验
六、直线相关分析时的注意事项
七、直线相关与回归的区别与联系
第三节 多元线性相关分析
一、多元线性相关的涵义
二、偏相关系数的计算与检验
三、复相关系数的计算与检验
思考练习题
第七章 抽样调查
**节 抽样调查概述
一、抽样调查中的基本概念
二、抽样分布
第二节 抽样估计的基本方法
一、点估计
二、区间估计
三、抽样容量的确定
第三节 抽样调查的基本方法
一、随机抽样法
二、系统抽样（顺序抽样）
三、主观抽样（典型抽样）
第四节 抽样方案的制订与组织实施
一、设计抽样调查方案的基本要求
二、抽样方案的制订
思考练习题
第八章 试验设计与分析
**节 前言
一、试验设计方法常用的术语
二、试验误差的来源
三、试验设计的基本原则
四、试验计划的制订
第二节 随机区组设计及其统计分析
一、随机区组设计方法
二、试验结果的统计分析——随机区组试验结果的统计分析
三、随机区组设计的优缺点
第三节 巢式设计及其统计分析
一、巢式设计的方法
二、巢式设计试验结果的方差分析
三、巢式设计的优缺点
第四节 析因法设计及其统计分析
一、析因法设计方法
二、析因设计试验结果
三、析因法设计的应用及注意问题
第五节 正交设计及其统计分析
一、正交表及其设计
二、正交试验的统计分析方法——正交试验结果分析方法
三、正交设计方法的应用实例一
四、正交设计方法的应用实例二——因素间有交互作用的正交设计与分析
五、正交试验的优缺点及应注意的问题
第六节 PlackettBurman试验设计法及响应面法分析法
一、PlackettBurman设计法与响应面设计方法
二、响应面分析法试验统计分析
三、响应面设计的应用及注意问题
思考练习题
第九章 数学模型模拟分析及应用
**节 数学模型基本概念
一、数学模型的定义
二、建立数学模型的基本理论
三、数据类型与模型类型
第二节 数据模型的模拟与优化
一、常用算法
二、算法的特点
三、基本方法和步骤
第三节 几种常用的模型及分析
一、广义线性模型
二、逻辑斯谛克模型
三、蒙特卡罗模型
四、BP神经网络模型
第四节 预测
一、预测的概述
二、预测的基本方法
三、预测的步骤
四、预测的作用
第五节 常用建模软件
一、Matlab
二、Mathematica
三、Maple
思考练习题
第十章 其他统计方法及应用
**节 聚类分析
一、聚类分析的原理
二、聚类分析的应用
第二节 主成分分析
一、主成分分析的原理
二、主成分分析的应用
三、主成分分析应用实例
思考练习题
附录
附表
参考文献

生物统计学 内容简介

生物统计学融合了概率论、生物学与数学等知识，是生命领域不同专业学生都应该掌握的重要工具之一。《生物统计学/普通高等教育“十二五”规划教材·生物科学生物技术系列》首先简要介绍了生物统计学的概念、主要内容、发展慨况和相关统计术语，回顾了概率、概率分布等生物统计学的基础知识，重点阐述了相关的统计分析方法（方差分析、回归、协方差分析、相关分析等），抽样调查和试验设计相关的方法，数学模型模拟分析，其他统计方法及应用。各章重要知识点均辅以实例进行说明，并在每章后附上思考练习题。在《生物统计学/普通高等教育“十二五”规划教材·生物科学生物技术系列》的附录中简要介绍SAS、DPS这两个功能强大且常用的统计分析软件的基本用法并辅以实例。《生物统计学/普通高等教育“十二五”规划教材·生物科学生物技术系列》可作为生物学、农学、医学、畜牧学及相关专业高年级学生的生物统计学课程教材，也可作为相关领域或学科科研工作者的参考用书。