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  军事理论与训练教程(2016修订版)
  ￥11.60

本书是在前三版多年应用的基础上,广泛收集读者反馈信息,精心编写而成的。
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、生物学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布的基础上,着重介绍了平均数的统计推断、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,同时对抽样原理和方法、试验设计原理及对比设计、随机区组设计、裂区设计、正交设计等常用试验设计及其统计分析进行了详细叙述。
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。

第四版前言
第三版前言
第二版前言
**版前言
**章 概论
**节 生物统计学的概念
第二节 生物统计学的内容与作用
第三节 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
第四节 常用统计学术语
一、总体、个体与样本
二、变量与常数
三、参数与统计数
四、效应与互作
五、误差与错误
六、准确性与**性
思考练习题
第二章 试验资料的整理与特征数的计算
**节 试验资料的搜集与整理
一、试验资料的类型
二、试验咨料的搜集
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
**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、τ分布
五、X2分布
六、F分布
思考练习题
第四章 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 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-μ2的区间估计与点估计
四、一个总体频率夕的区间估计与点估计
五、两总体频率差数ρ1-ρ2的区间估计与点估计
第五节 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
思考练习题
第五章 X2检验
**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
**节 方差分析的基本原理
一、相关术语
二、方差分析的基本原理
三、数学模型
四、平方和与自由度的分解
五、统计假设的显著性检验——F检验
六、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
**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
**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、Logistic生长曲线的由来和基本特征
二、Logistic生长曲线方程的配合
思考练习题
第九章 抽样原理与方法
**节 抽样误差的估计
一、样本平均数的标准误和置信区间
二、样本频率的标准误和置信区间
第二节 样本容量的确定
一、平均数资料样本容量的确定
二、频率资料样本容量的确定
三、成对资料和非成对资料样本容量的确定
第三节 抽样的基本方法
一、随机抽样
二、顺序抽样
三、典型抽样
第四节 抽样方案的制订
一、抽样调查的目的和指标要求
二、确定调查对象
三、确定抽样调查的方法
四、确定样本容量和抽样分数
五、总体单位编号
六、编制抽样调查表
七、抽样调查的组织工作
思考练习题
第十章 试验设计及其统计分析
**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 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
第五节 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
第十一章 协方差分析
**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 单向分组资料的协方差分析
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Yi(x=x)间的差异显著性
四、矫正平均数Yi(x=x)间的多重比较
第三节 两向分组资料的协方差分析
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Yi(x=x)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
第十二章 多元线性回归与多元相关分析
**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
思考练习题
第十三章 逐步回归与通径分析
**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
第十四章 多项式回归分析
**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
附表1 正态分布的累积函数F(υ)值表
附表2 正态离差(υ)值表(双尾)
附表3 τ值表(双尾)
附表4 X2值表(右尾)
附表5 F值表(右尾)
附表6 新复极差检验SSR值表
附表7 q值表(双尾)
附表8 r与R的临界值表
附表9 常用正交表
附表10 正交多项式系数表
索引

**章 概论
**节 生物流计学的概念
统计学(statistics)是把数学的语言引入具体的科学研究领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程,是搜集、分析和解释数据的一门科学。生物统计学(biostatistics)是数理统计(mathematical statistics)在生物学研究中的应用,它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科,属于应用统计学的一个分支。随着生物学研究的不断发展,生物统计学的应用也越来越广泛。
生物学研究的对象是生物有机体,与非生物相比,它具有特殊的变异性、随机性和复杂性。生物有机体的生长发育、生理活动、生化变化及有机体受外界各种随机因素的影响等,都使生物学研究的试验结果有较大的差异性,这种差异性往往会掩盖生物体本身的特殊规律。在生物学研究中,大量试验资料内在的规律性,也容易被杂乱无章的数据所迷惑,从而被人们忽视。因此,在生物学研究中,应用生物统计学就显得特别重要。生物学研究的实践证明,只有正确地应用生物统计学的原理和分析方法对生物学试验进行合理设计、对数据进行客观分析,才能得出科学的结论。
在对事物的研究过程中,人们往往是通过某事物的一部分(样本),来估计事物全部(总体)的特征,目的是为了以样本的特征对未知总体进行推断,从特殊推导一般,对所研究的总体做出合乎逻辑的推论,得到对客观事物的本质和规律性的认识。……
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