《生物統(tǒng)計學(xué)》是編者多年從事大學(xué)本科和研究生“生物統(tǒng)計學(xué)”教學(xué)經(jīng)驗的總結(jié)，具有以下特點：（1）內(nèi)容全面、完整，基本涵蓋了常用的統(tǒng)計分析方法，如將正交試驗設(shè)計及其統(tǒng)計分析方法、通徑分析、聚類分析等內(nèi)容均納入教材；（2）對統(tǒng)計分析相關(guān)必要的數(shù)理知識進(jìn)行了介紹，有利于克服高等數(shù)學(xué)與生物統(tǒng)計學(xué)的斷層；（3）在介紹基本原理的同時。注重統(tǒng)計方法的比較分析，有利于學(xué)生正確使用統(tǒng)計分析方法；（4）重視生物科學(xué)研究的基本原理介紹，并將試驗設(shè)計作為一個重要方面，整合進(jìn)統(tǒng)計原理介紹和例題分析等部分，有利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力；在例題求解中，還特別注意分析為何使用相應(yīng)的統(tǒng)計方法等問題，使讀者能正確使用和理解統(tǒng)計分析方法，既適合教師教學(xué)也適合學(xué)生自學(xué)；（5）各章后均附有提要和豐富的習(xí)題，有利于讀者抓住重點和理清思路。
《生物統(tǒng)計學(xué)》主要包括：生物試驗概述及統(tǒng)計參數(shù)、概率及概率分布、樣本參數(shù)的統(tǒng)計推斷（假設(shè)檢驗、區(qū)間估計、卡方檢驗等）、方差分析、一元回歸與相關(guān)、多元回歸與復(fù)相關(guān)、通徑分析和聚類分析等。
《生物統(tǒng)計學(xué)》語言流暢，內(nèi)容由淺入深，適合生物、農(nóng)學(xué)、林學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)保、園林、食品、教育等專業(yè)的本科、研究生使用，也適合在這些領(lǐng)域從事教學(xué)、科研和生產(chǎn)實踐的科技工作者參考和自學(xué)。
第一章生物試驗的基本方法及其數(shù)據(jù)資料的統(tǒng)計參數(shù)
第一節(jié)生物試驗中最基本的統(tǒng)計學(xué)術(shù)語
第二節(jié)生物試驗的基本方法、類型及基本要求
一、生物試驗的基本方法
二、生物試驗的類型
三、生物試驗的基本要求
第三節(jié)試驗誤差及其控制途徑
一、試驗誤差的概念
二、試驗誤差的來源
三、試驗誤差的控制
第四節(jié)常見的幾種生物試驗設(shè)計
一、完全隨機(jī)試驗設(shè)計
二、隨機(jī)區(qū)組試驗設(shè)計
三、正交試驗設(shè)計
第五節(jié)生物試驗中常尉的抽樣方法
一、隨機(jī)抽樣法
二、非隨機(jī)抽樣
第六節(jié)生物試驗資料的整理
一、資料的類型
二、資料的整理
第七節(jié)生物數(shù)據(jù)資料的特征參數(shù)
一、集中位置參數(shù)
二、離中位置參數(shù)
三、由頻數(shù)分布表計算平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差
提要
習(xí)題
第二章概率及概率分布
第一節(jié)概率及其計算方法
一、統(tǒng)計概率的定義
二、概率的計算方法
第二節(jié)離散型隨機(jī)變量的概率分布
一、概念及其特點
二、常見的離散型隨機(jī)變量概率分布
第三節(jié)連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布
一、定義及其性質(zhì)
二、常見的幾種連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布
第四節(jié)抽樣分布
一、抽樣試驗
二、關(guān)于樣本平均數(shù)的抽樣分布
三、關(guān)于樣本方差的抽樣分布
提要
習(xí)題
第三章樣本參數(shù)的統(tǒng)計推斷
第一節(jié)假設(shè)檢驗的一般原理
一、統(tǒng)計假設(shè)
二、假設(shè)檢驗
三、假設(shè)檢驗的兩尾檢驗與一尾檢驗
四、假設(shè)檢驗的兩類錯誤
第二節(jié)單個樣本的假設(shè)檢驗
第三節(jié)兩個樣本的假設(shè)檢驗
一、成組數(shù)據(jù)的比較
二、成對數(shù)據(jù)的比較
第四節(jié)百分?jǐn)?shù)資料的假設(shè)檢驗
第五節(jié)參數(shù)估計
一、點估計
二、區(qū)間估計
三、區(qū)間估計與假設(shè)檢驗之間的關(guān)系
第六節(jié)X2（卡方）檢驗
一、適合性檢驗
二、獨立性檢驗
三、方差的比較
提要
習(xí)題
第四章方差分析
第一節(jié)單因素方差分析
一、處理間方差和誤差方差的計算
二、試驗?zāi)Ｐ秃虵檢驗
三、各處理水平U1的區(qū)間估計
四、各處理水平之間的比較（多重比較）
第二節(jié)系統(tǒng)分組資料的單因素方差分析
第三節(jié)雙因素試驗資料的方差分析
一、組內(nèi)無重復(fù)觀察值的雙因素資料的
方差分析
二、組內(nèi)有重復(fù)觀察值的雙因素資料的
方差分析
第四節(jié)正交試驗設(shè)計與多因素方差分析
一、正交設(shè)計的基本原理
二、正交試驗設(shè)計的結(jié)果分析
第五節(jié)方差分析的基本假定及數(shù)據(jù)處理
一、方差分析的基本假定
二、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
三、缺失數(shù)據(jù)的估計
提要
習(xí)題
第五章一元回歸與相關(guān)
第一節(jié)一元線性回歸
一、一元線性回歸研究的基本步驟
二、一元線性回歸模型及其參數(shù)估計
三、回歸方程的計算
四、回歸誤差估計
五、回歸方程的顯著性檢驗
六、兩個回歸方程的比較
七、回歸方程的區(qū)間估計
第二節(jié)簡單相關(guān)
一、衡量相關(guān)性的參數(shù)
二、相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗
第三節(jié)一元非線性回歸
一、曲線函數(shù)的直線化
二、曲線擬合好壞的檢驗
提要
習(xí)題
第六章多元線性回歸與復(fù)相關(guān)
第一節(jié)多元線性回歸模型及其計算
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的計算
第二節(jié)矩陣的基礎(chǔ)知識
一、矩陣的概念及其類型
二、矩陣的基本運算法則
三、矩陣的初等變換
四、矩陣的特征根與特征向量
第三節(jié)正規(guī)方程組的矩陣解法
一、用矩陣表示多元線性回歸模型
二、用矩陣表示正規(guī)方程組和求矩陣B
第四節(jié)多元線性回歸方程的顯著性
一、多元線性回歸方程的方差分析
二、偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗
三、偏回歸平方和的顯著性檢驗
第五節(jié)復(fù)相關(guān)和偏相關(guān)分析
一、復(fù)相關(guān)系數(shù)
二、偏相關(guān)系數(shù)
提要
習(xí)題
第七章通徑分析
第一節(jié)通徑系數(shù)與決定系數(shù)
第二節(jié)通徑系數(shù)的性質(zhì)
第八章聚類分析
主要參考文獻(xiàn)
附錄
1.總體
總體是指服務(wù)于研究目的的、具有共同性質(zhì)的個體所組成的集團(tuán)。它常常是設(shè)想的或抽象的�？傮w中的個體數(shù)目反映了總體的大小，稱為總體容量。它可以是無窮多的。比如，在研究水稻品種汕優(yōu)63的產(chǎn)量潛力時，其總體是指此品種在多年（含過去、現(xiàn)在和未來）、多地點（含省內(nèi)外、國內(nèi)外）、無數(shù)次種植中的所有個體的總和。這種容量（或總量）無法確定的總體，稱為無限總體。在生物研究中，通常為了得出一般規(guī)律，其總體常常是無限總體。當(dāng)然，總體容量也可以是有限的，如研究某班學(xué)生的身高變化規(guī)律，研究某奶牛場某時間段奶牛的產(chǎn)奶量，等等。它們所涉及的研究對象數(shù)量有限。這種數(shù)量有限的能夠確定個體數(shù)目的總體，就稱為有限總體。
2.觀察值
觀察值是指每個個體的某一性狀、特性的特定觀察數(shù)據(jù)。同一總體的各個個體總是有變異的。例如，同一小麥品種，如貴農(nóng)10號，即使在同一條件下種植，由于受許多偶然因素的影響，各個體的植株高度也彼此不完全相同。正如世界上沒有完全相同的兩個人一樣，即使是雙胞胎也有一定差異。因此，不同個體的觀察值常常是不完全相同的，尤其是量測性狀更是如此。
3.變量（或變數(shù)）
變量（或變數(shù)）也叫隨機(jī)變量（或隨機(jī)變數(shù)），是表現(xiàn)出變異的觀察值的總稱，常常用x表示。如研究某奶牛品種產(chǎn)奶量變化規(guī)律時，產(chǎn)奶量就是變量，而具體的某個奶牛的產(chǎn)奶量就是觀察值，即該變量的具體取值。在研究植株高度變化規(guī)律時，株高就是變量，某一個體的具體株高數(shù)值就是觀察值，依此類推。
……
書單推薦
