了得網自然科學_生物科學生物技術繫列--生物統計學(葉子弘)

內容簡介

生物統計學融合了概率論、生物學與數學等知識，是生命領域不同專業學生都應該掌握的重要工具之一。本教材首先簡要介紹了生物統計學的概念、主要內容、發展概況和相關統計術語，回顧了概率、概率分布等基本知識，介紹了生物統計學的基礎知識和相關的統計分析方法(方差分析、回歸、協方差分析、相關分析等)，闡述了抽樣調查和試驗設計相關的方法，介紹了數學模型模擬分析、其他統計方法及應用，各章重要知識點均輔以實例進行說明，並在每章後附上思考練習題。在本書的附錄中簡要介紹SAS、DPS這兩個功能強大且常用的統計分析軟件的基本用法並輔以實例。
本書可作為生物學、農學、醫學、畜牧學及相關專業高年級學生的生物統計學課程教材，也可作為相關領域或學科科研工作者的參考用書。

作者簡介

無

章導論1
一、生物統計學概論1
二、常用統計學術語3
三、概率5
四、概率分布5
五、試驗資料的特征數計算11
思考練習題14
第二章統計推斷15
節假設檢驗的原理與方法15
一、假設檢驗的概念15
二、假設檢驗的步驟15
三、雙尾檢驗與單尾檢驗17
四、假設檢驗中的兩類錯誤18
第二節方差的同質性檢驗19
一、一個樣本方差的同質性檢驗19
二、兩個樣本方差的同質性檢驗20
三、多個樣本方差的同質性檢驗20
第三節樣本平均數的假設檢驗21
一、大樣本平均數的假設檢驗——u檢驗21
二、小樣本平均數的假設檢驗——t檢驗24
第四節樣本頻率的假設檢驗29
一、一個樣本頻率的假設檢驗29
二、兩個樣本頻率的假設檢驗30
第五節χ2檢驗32
一、χ2檢驗的原理與方法32
二、適合性檢驗34
三、獨立性檢驗35
第六節參數的區間估計與點估計39
一、參數區間估計和點估計的原理39
二、一個總體平均數μ的區間估計與點估計40
三、兩個總體平均數差數μ1－μ2的區間估計與點估計41
四、一個總體頻率p的區間估計與點估計42
五、兩個總體頻率差數p1-p2的區間估計與點估計43
思考練習題43
第三章方差分析44
節方差分析的基本原理44
一、數學模型44
二、平方和和自由度的分解46
三、統計假設的顯著性檢驗——F檢驗48
四、多重比較49
第二節方差分析的基本假定52
一、方差分析滿足的三個條件52
二、方差齊性檢驗52
第三節單因素方差分析53
一、組內觀測次數相等的方差分析53
二、組內觀測次數不相等的方差分析55
第四節二因素方差分析(有無交互作用)57
一、無重復觀測值的二因素方差分析57
二、具有重復觀測值的二因素方差分析61
第五節多因素方差分析67
第六節方差分析的數據轉換71
一、平方根轉換71
二、對數轉換72
三、反正弦轉換72
思考練習題73
第四章回歸分析76
節直線回歸分析77
一、直線回歸方程的建立77
二、直線回歸的數學模型和基本假定78
三、直線回歸的假設檢驗79
四、直線回歸的區間估計81
第線性回歸分析82
線性回歸模型82
二、正規方程83
回歸方程的計算84
線性回歸方程的方差分析86
思考練習題87
第五章協方差分析89
節協方差分析的作用和原理89
一、協方差分析的作用89
二、協方差的原理90
第二節協方差分析計算及應用91
一、協方差的計算過程91
二、協方差的應用92
思考練習題96
第六章相關分析97
節相關分析概述97
一、相關分析的意義97
二、相關關繫的概念97
三、相關的種類98
第線性相關分析99
一、相關分析的作用99
二、相關繫數100
線性相關分析的主要方法100
四、相關繫數的解釋與評價109
五、相關繫數的假設檢驗110
六、直線相關分析時的注意事項112
七、直線相關與回歸的區別與聯繫113
第線性相關分析113
線性相關的涵義113
二、偏相關繫數的計算與檢驗113
三、復相關繫數的計算與檢驗115
思考練習題116
第七章抽樣調查118
節抽樣調查概述118
一、抽樣調查中的基本概念118
二、抽樣分布120
第二節抽樣估計的基本方法122
一、點估計122
二、區間估計123
三、抽樣容量的確定125
第三節抽樣調查的基本方法126
一、隨機抽樣法126
二、繫統抽樣(順序抽樣)128
三、主觀抽樣(典型抽樣)128
第四節抽樣方案的制訂與組織實施129
一、設計抽樣調查方案的基本要求129
二、抽樣方案的制訂129
思考練習題131
第八章試驗設計與分析132
節前言132
一、試驗設計方法常用的術語132
二、試驗誤差的來源132
三、試驗設計的基本原則132
四、試驗計劃的制訂134
第二節隨機區組設計及其統計分析136
一、隨機區組設計方法136
二、試驗結果的統計分析——隨機區組試驗結果的統計分析137
三、隨機區組設計的優缺點139
第三節巢式設計及其統計分析139
一、巢式設計的方法139
二、巢式設計試驗結果的方差分析140
三、巢式設計的優缺點143
第四節析因法設計及其統計分析143
一、析因法設計方法143
二、析因設計試驗結果144
三、析因法設計的應用及注意問題146
第五節正交設計及其統計分析146
一、正交表及其設計147
二、正交試驗的統計分析方法——正交試驗結果分析方法155
三、正交設計方法的應用實例一157
四、正交設計方法的應用實例二——因素間有交互作用的正交設計與分析162
五、正交試驗的優缺點及應注意的問題165
第六節PlackettBurman試驗設計法及響應面法分析法166
一、PlackettBurman設計法與響應面設計方法166
二、響應面分析法試驗統計分析168
三、響應面設計的應用及注意問題171
思考練習題171
第九章數學模型模擬分析及應用173
節數學模型基本概念173
一、數學模型的定義173
二、建立數學模型的基本理論173
三、數據類型與模型類型175
第二節數據模型的模擬與優化179
一、常用算法179
二、算法的特點179
三、基本方法和步驟179
第三節幾種常用的模型及分析180
一、廣義線性模型180
二、邏輯斯諦克模型182
三、蒙特卡羅模型183
四、BP神經網絡模型184
第四節預測185
一、預測的概述185
二、預測的基本方法187
三、預測的步驟187
四、預測的作用188
第五節常用建模軟件188
一、Matlab188
二、Mathematica198
三、Maple208
思考練習題233
第十章其他統計方法及應用234
節聚類分析234
一、聚類分析的原理234
二、聚類分析的應用234
第二節主成分分析238
一、主成分分析的原理238
二、主成分分析的應用239
三、主成分分析應用實例239
思考練習題242
附錄243
附表256
參考文獻269

前言

生物統計學是一門探討如何從不完整的信息中獲取科學可靠的結論從而進一步進行生物學實驗研究的設計、取樣、分析、資料整理與推論的科學，不僅在傳統生物學、醫學、藥學和農學中被廣泛應用，在現代分子生物學、各種組學研究中也是不可缺少的工具。無論是試驗設計、數據描述，還是試驗結果的科學分析和推斷，都需要以生物統計學的相關理論和方法為依據。因此，生物統計學是生命領域不同專業學生都應該掌握的一門重要工具課，是許多高等院校生物學、醫學、藥學和農學等專業的必修課程。生物統計學的理論性和實踐性較強，且涉及的內容、公式和抽像概念較多，需要一定的數學基礎和較強的邏輯推理能力，相對其他專業課程，具有一定難度。此外，隨著生物技術的不斷進步，統計分析數據量大增，僅依靠計算器進行數據分析和計算往往難度很大，且非常耗時。因此，本書根據生物統計學發展和教學應用特點，加強案例分析，提供SAS、DPS等實用統計分析軟件的簡要介紹並用例題加以說明，以便讀者能夠結合案例了解和掌握各種常用統計方法，並能夠使用現代統計工具幫助完成相關分析。
本書由編寫組集體撰寫完成，具體章節分工為：章，葉子弘；第二章，王玉；第三、第四章，王江；第五、第十章，鄭榮泉；第六章，王忠華；第七章，崔海峰、張文英；第八章和附錄，陳春；第九章，張文英。全書由葉子弘和陳春統稿，葉子弘定稿。在本書的出版過程中，得到了化學工業出版社的大力支持，特此感謝。
由於作者水平的限制，書中疏漏和錯誤之處在所難免，敬請同行專家和讀者批評指正，不勝感激。
葉子弘
2011年10月於杭州

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