生物統(tǒng)計

     目錄
   第一章 概論
    第一節(jié) 生物統(tǒng)計學發(fā)展簡史
    第二節(jié) 生物統(tǒng)計學的地位
    第三節(jié) 統(tǒng)計學的幾個基本概念
    一 試驗與事件
    二 頻率與概率
    三 總體與個體
    四 抽樣與樣本
    五 參數(shù)與統(tǒng)計量
    六 準確度和精確度
    第四節(jié) 學習生物統(tǒng)計
   第二章 資料整理
    第一節(jié) 統(tǒng)計表
    一 統(tǒng)計表的概念
    二 統(tǒng)計表的種類
    第二節(jié) 資料的分類
    一 計量資料
    二 計數(shù)資料
    第三節(jié) 數(shù)據(jù)的分組
    一 間斷性變數(shù)資料的整理與分組
    二 連續(xù)性變數(shù)資料的整理和分組
    第四節(jié) 統(tǒng)計圖
    一 統(tǒng)計圖的作用
    二 統(tǒng)計圖的種類
   第三章 集中趨勢的度量
    第一節(jié) 算術平均數(shù)
    一 算術平均數(shù)的定義
    二 用頻數(shù)分布表求平均數(shù)
    三 變數(shù)線性變換對平均數(shù)的影響
    四 用假定平均數(shù)等級法求平均數(shù)
    五 平均數(shù)的性質
    第二節(jié) 中位數(shù) 眾數(shù) 幾何平均數(shù)和調和平均數(shù)
    一 中位數(shù)
    二 眾數(shù)
    三 幾何平均數(shù)
    四 調和平均數(shù)
    第三節(jié) 5種平均數(shù)關系及評價
    一 三種平均數(shù)之間的關系
    二 對5種度量集中趨勢的指標的評價
   第四章 離散性的度量
    第一節(jié) 標準差
    一 標準差的定義
    二 分組資料的計算方法
    三 變數(shù)的線性變換對標準差的影響
    四 合并資料的均方
    第二節(jié) 范圍
    一 范圍
    二 內百分位范圍
    三 中四分位范圍
    第三節(jié) 平均絕對離差
    第四節(jié) 相對離散度
   第五章 正態(tài)分布
    第一節(jié) 隨機變量及分布
    一 分布
    二 隨機變量
    三 離散隨機變量和連續(xù)隨機變量
    第二節(jié) 正態(tài)分布
    一 正態(tài)分布的概念
    二 正態(tài)分布的定義
    三 正態(tài)分布的性質
    四 與正態(tài)分布有關的表格
   第六章 抽樣分布
    第一節(jié) 統(tǒng)計量
    一 什么叫統(tǒng)計量
    二 簡單隨機樣本
    三 概率抽樣
    第二節(jié) 正態(tài)總體樣本平均數(shù)和均方的抽樣分布
    一 樣本平均數(shù)的分布
    二 樣本方差的分布
    三 從一個正態(tài)總體的抽樣實驗
    第三節(jié)t分布
    一 t分布
    二 t分布的性質
    三 t分布表和t分布的雙側分位數(shù)表
    第四節(jié) x2分布
    一 x2分布的定義
    二 x2分布的性質
    三 分布的適合性檢驗
    四 x2分布的有關表格
    第五節(jié) F分布
    一 F分布的定義
    二 F分布的性質
   第七章 統(tǒng)計推斷
    第一節(jié) 參數(shù)估計
    一 參數(shù)的點估計
    二 參數(shù)的區(qū)間估計
    第二節(jié) 假設檢驗
    一 假設檢驗的步驟
    二 兩類錯誤
    第三節(jié) 單側和雙側檢驗
    一 雙側檢驗和單側檢驗的定義
    二 雙側和單側檢驗實例
   第八章 兩個樣本平均數(shù)的比較
    第一節(jié) 兩個獨立樣本的平均數(shù)的比較
    一 抽樣分布
    二 Z檢驗
    三 t檢驗
    四 等樣本含量
    五 單側與雙側檢驗
    六 未知σ2 σ22，且σ21≠σ22 假設檢驗H0：μ1＝μ2
    第二節(jié) 樣本含量的確定
    第三節(jié)配對樣本平均數(shù)間的比較
    一 配對比較的計算
    二 配對比較能提高試驗的精確度
   第九章 率的顯著證檢驗
    第一節(jié) 二項分布
    一 定義
    二 二項分布的性質
    三 連續(xù)性矯正
    第二節(jié) 率的區(qū)間估計
    第三節(jié) 樣本率對總體率的檢驗
    第四節(jié) 兩個率的比較
    一 兩組獨立樣本率的比較
    二 配對樣本率的比較
    三 兩個率比較時樣本含量的估計
   第十章 方差分析及試驗設計
    第一節(jié) 試驗設計的一些概念
    第二節(jié) 試驗設計三原則
    一 隨機化
    二 局部控制
    三 重復
    四 試驗設三原則關系圖
    第三節(jié) 方差分析的基本原理
    一 平方和與自由度的剖分
    二 F分布與F檢驗
    三 多重比較
   第十一章 方差分析的數(shù)學模型
    第一節(jié) 模型
    一 線性模型的概念
    二 線性模型的分類
    三 按參數(shù)的性質分類的模型的基本含義
    第二節(jié) 單因子模型的平方和 均方和期望均方
    一 模型
    二 平方和 自由度和均方
    三 期望均方
    第三節(jié) 雙因子交叉分組模型的平方和 均方和期望均方
    一 雙因子無交互作用
    二 雙因子有交互作用
    第四節(jié) 雙因子套分組模型
    一 模型
    二 平方和 自由度和均方
    三 期望均方
   第十二章 完全隨機化設計
    第一節(jié) 隨機化分組方法
    第二節(jié) 等重復的完全隨機化設計
    一 計算各項平方和與自由度
    二 建立方差分析表
    三 多重比較
    第三節(jié) 不等重復的完全隨機化設計
    第四節(jié)t檢驗和F檢驗的關系
    一 t檢驗
    二 F檢驗
    第五節(jié) 完全隨機化試驗設計的優(yōu)缺點
    一 優(yōu)點
    二 缺點
   第十三章 多向分類的方差分析
    第一節(jié) 隨機化完全區(qū)組設計
    一 隨機區(qū)組的動物試驗
    二 隨機化完全區(qū)組平方和與自由度的剖分
    三 隨機化完全區(qū)組設計實例
    四 配對設計與隨機化完全區(qū)組設計
    五 漏失數(shù)據(jù)的處理
    六 相對效益的測度
    七隨機化完全區(qū)組設計的特點
    第二節(jié) 雙向區(qū)組一一拉丁方設計
    一 拉丁方實例
    二 拉丁方中漏失數(shù)據(jù)的處理
    三 效益上得益的估計
    四 拉丁方設計的優(yōu)缺點
    第三節(jié) 平衡不完全區(qū)組設計
    第四節(jié) 裂區(qū)設計
    一 裂區(qū)設計的應用
    二 幾種不同設計的裂區(qū)安排
    三 裂區(qū)設計實例
   第十四章 析因試驗
    第一節(jié) 一些基本概念
    一 符號與定義
    二 三種效應
    三 正交比較
    第二節(jié) 兩因子的析因試驗
    一 22析因試驗
    二 3×4析因試驗
    第三節(jié) 三因子的析因試驗
    第四節(jié) 系統(tǒng)分組
    一 次級樣本含量相等的方差分析
    二 次級樣本含量不等的方差分析
    三 試驗單元與抽樣單元
   第十五章 數(shù)據(jù)的變換
    第一節(jié) 非加性檢驗
    一 非加性測驗法
    二 變換函數(shù)的確定
    第二節(jié)“方差同質性檢驗
    一 K個等含量樣本的方差同質性檢驗
    二 k個方差同質性的Cochran檢驗
    三 k個方差同質性的Bartlett檢驗
    第三節(jié) 方差穩(wěn)定性變換
    一 平方根變換
    二 對數(shù)變換
    三 反正弦變換
    四 倒數(shù)變換
   第十六章 一元線性回歸
    第一節(jié) 概說
    一 什么是回歸分析
    二 一元線性回歸的數(shù)學模型
    三 回歸分析要解決的問題
    第二節(jié) 回歸分析
    一 參數(shù)β0和β：的最小二乘估計
    二 實例
    三 回歸方程的顯著性檢驗
    四 b0和51的顯著性檢驗
    五 兩條回歸直線的比較
    第三節(jié) 利用回歸方程進行估計和預測
    一 對β十β1X的區(qū)間估計
    二 利用回歸方程進行預測
    第四節(jié) 可化為直線的曲線回歸
    一 計算基本統(tǒng)計量
    二 建立估計的回歸方程
    三 對回歸方程進行顯著性檢驗
   第十七章 多元線性回歸
    第一節(jié) 多元線性回歸的數(shù)學模型及短陣表示
    第二節(jié) 參數(shù)β的最小二乘估計
    一 參數(shù)β的最小二乘估計
    二 求解求逆緊湊變換法
    三 b的期望和方差
    四 實例
    第三節(jié) 二元線性回歸分析
    一 回歸面
    二 變量的中心化
    三 實例
    第四節(jié) 多元線性回歸的檢驗問題
    一 回歸關系的顯著性檢驗
    二 回歸系數(shù)的顯著性檢驗
    三 回歸平方和的剖分
   第十八章 相關分析
    第一節(jié) 簡單相關
    一 相關系數(shù)
    二 雙變量總體
    三 樣本相關系數(shù)的計算
    四 相關系數(shù)的顯著性檢驗
    五 相關關系的顯著性檢驗
    六 ρ的置信區(qū)間估計
    七 相關系數(shù)的齊性檢驗
    八 相關與回歸
    第二節(jié) 偏相關系數(shù)
    一 偏相關系數(shù)的定義
    二 變量的“標準化”變換
    三 偏相關系數(shù)的計算
    四 實例
    五 復相關系數(shù)
   第十九章 逐步回歸
    第一節(jié) 自變量的選擇
    第二節(jié) 相關系數(shù)矩陣
    第三節(jié) 實例
   第二十章 非線性模型基礎
    第一節(jié) 一般線性模型與變量轉換
    一 正交多項式
    二 對因變量y的一個轉換族
    三 方差穩(wěn)定化轉換
    四 百分比觀察值的轉換
    五 對變量轉換的評價
    第二節(jié) 非線性模型概述
    第三節(jié) 非線性最小二乘原理
    第四節(jié) 非線性模型的參數(shù)估計方法
    一 迭代算法的一般步驟及可能出現(xiàn)的問題
    二 Gauss－Newt0n法
    三 最速下降法
    四 阻尼最小二乘法
    五 兩種直觀的評價方法：方格表與等值線圖
    六 非線性模型參數(shù)估計初值的選取
    第五節(jié) 模型配合的適合性與參數(shù)估計的誤差
    一 模型配合效果的評價
    二 參數(shù)估計的誤差
    第六節(jié) 應出于生物 農業(yè)中的非線性模型
    一 生長模型
    二 其它模型
    第七節(jié) 軟件與程序
    一 SAS的］NLIN過程
    二 Fortran子程序庫SSLⅡ的子程序NOLF1和NOLG1
    三 C語言函數(shù)nls1和nls2
    習題
   第二十一章 協(xié)方差分析
    第一節(jié) 協(xié)方差分析的用途
    第二節(jié) 協(xié)方差的模型與假定
    第三節(jié) 單因素的協(xié)方差分析
    第四節(jié) 兩因素的協(xié)方差分析
    第五節(jié) 兩個輔助變量的協(xié)方差分析對Y進行修正
   第二十二章 非參數(shù)統(tǒng)計
    第一節(jié) X2檢驗
    一 X2分布
    二 適合性檢驗
    三 獨立性檢驗
    四 費歇的2×2的精確概率計算
    五 4格表的配對檢驗
    六 自由度大于一的列聯(lián)表
    第二節(jié) 分布的假設檢驗
    一 卜瓦松分布的好適度檢驗
    二 二項分布的好適度檢驗
    三 正態(tài)分布的好適度檢驗
    第三節(jié) 符號和符號的等級檢驗法
    一 符號檢驗
    二 成對資料的等級檢驗法
    三 兩個組群資料的符號等級檢驗法
    四 多個獨立樣本的等級檢驗
    五 隨機化區(qū)組設計的等級檢驗
    第四節(jié) 非參數(shù)的相關分析
    一 列聯(lián)系數(shù)C
    二 SPearman秩相關系數(shù)rs
    三 Kendall秩相關系數(shù)t
   附一 習題集
   附二 數(shù)表
   參考文獻