作品目錄
目錄第一章 概論
第一節 生物統計學發展簡史
第二節 生物統計學的地位
第三節 統計學的幾個基本概念
一 試驗與事件
二 頻率與機率
三 總體與個體
四 抽樣與樣本
五 參數與統計量
六 準確度和精確度
第四節 學習生物統計
第二章 資料整理
第一節 統計表
一 統計表的概念
二 統計表的種類
第二節 資料的分類
一 計量資料
二 計數資料
第三節 數據的分組
一 間斷性變數資料的整理與分組
二 連續性變數資料的整理和分組
第四節 統計圖
一 統計圖的作用
二 統計圖的種類
第三章 集中趨勢的度量
第一節 算術平均數
一 算術平均數的定義
二 用頻數分布表求平均數
三 變數線性變換對平均數的影響
四 用假定平均數等級法求平均數
五 平均數的性質
第二節 中位數 眾數 幾何平均數和調和平均數
一 中位數
二 眾數
三 幾何平均數
四 調和平均數
第三節 5種平均數關係及評價
一 三種平均數之間的關係
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 標準差
一 標準差的定義
二 分組資料的計算方法
三 變數的線性變換對標準差的影響
四 合併資料的均方
第二節 範圍
一 範圍
二 內百分位範圍
三 中四分位範圍
第三節 平均絕對離差
第四節 相對離散度
第五章 常態分配
第一節 隨機變數及分布
一 分布
二 隨機變數
三 離散隨機變數和連續隨機變數
第二節 常態分配
一 常態分配的概念
二 常態分配的定義
三 常態分配的性質
四 與常態分配有關的表格
第六章 抽樣分布
第一節 統計量
一 什麼叫統計量
二 簡單隨機樣本
三 機率抽樣
第二節 正態總體樣本平均數和均方的抽樣分布
一 樣本平均數的分布
二 樣本方差的分布
三 從一個正態總體的抽樣實驗
第三節t分布
一 t分布
二 t分布的性質
三 t分布表和t分布的雙側分位數表
第四節 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 F分布
一 F分布的定義
二 F分布的性質
第七章 統計推斷
第一節 參數估計
一 參數的點估計
二 參數的區間估計
第二節 假設檢驗
一 假設檢驗的步驟
二 兩類錯誤
第三節 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 兩個樣本平均數的比較
第一節 兩個獨立樣本的平均數的比較
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 樣本含量的確定
第三節配對樣本平均數間的比較
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 二項分布
一 定義
二 二項分布的性質
三 連續性矯正
第二節 率的區間估計
第三節 樣本率對總體率的檢驗
第四節 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 試驗設計的一些概念
第二節 試驗設計三原則
一 隨機化
二 局部控制
三 重複
四 試驗設三原則關係圖
第三節 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 方差分析的數學模型
第一節 模型
一 線性模型的概念
二 線性模型的分類
三 按參數的性質分類的模型的基本含義
第二節 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 雙因子交叉分組模型的平方和 均方和期望均方
一 雙因子無互動作用
二 雙因子有互動作用
第四節 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 隨機化分組方法
第二節 等重複的完全隨機化設計
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 不等重複的完全隨機化設計
第四節t檢驗和F檢驗的關係
一 t檢驗
二 F檢驗
第五節 完全隨機化試驗設計的優缺點
一 優點
二 缺點
第十三章 多向分類的方差分析
第一節 隨機化完全區組設計
一 隨機區組的動物試驗
二 隨機化完全區組平方和與自由度的剖分
三 隨機化完全區組設計實例
四 配對設計與隨機化完全區組設計
五 漏失數據的處理
六 相對效益的測度
七隨機化完全區組設計的特點
第二節 雙向區組一一拉丁方設計
一 拉丁方實例
二 拉丁方中漏失數據的處理
三 效益上得益的估計
四 拉丁方設計的優缺點
第三節 平衡不完全區組設計
第四節 裂區設計
一 裂區設計的套用
二 幾種不同設計的裂區安排
三 裂區設計實例
第十四章 析因試驗
第一節 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 兩因子的析因試驗
一 22析因試驗
二 3×4析因試驗
第三節 三因子的析因試驗
第四節 系統分組
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 數據的變換
第一節 非加性檢驗
一 非加性測驗法
二 變換函式的確定
第二節“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 方差穩定性變換
一 平方根變換
二 對數變換
三 反正弦變換
四 倒數變換
第十六章 一元線性回歸
第一節 概說
一 什麼是回歸分析
二 一元線性回歸的數學模型
三 回歸分析要解決的問題
第二節 回歸分析
一 參數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 利用回歸方程進行估計和預測
一 對β十β1X的區間估計
二 利用回歸方程進行預測
第四節 可化為直線的曲線回歸
一 計算基本統計量
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 多元線性回歸的數學模型及短陣表示
第二節 參數β的最小二乘估計
一 參數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 二元線性回歸分析
一 回歸面
二 變數的中心化
三 實例
第四節 多元線性回歸的檢驗問題
一 回歸關係的顯著性檢驗
二 回歸係數的顯著性檢驗
三 回歸平方和的剖分
第十八章 相關分析
第一節 簡單相關
一 相關係數
二 雙變數總體
三 樣本相關係數的計算
四 相關係數的顯著性檢驗
五 相關關係的顯著性檢驗
六 ρ的置信區間估計
七 相關係數的齊性檢驗
八 相關與回歸
第二節 偏相關係數
一 偏相關係數的定義
二 變數的“標準化”變換
三 偏相關係數的計算
四 實例
五 復相關係數
第十九章 逐步回歸
第一節 自變數的選擇
第二節 相關係數矩陣
第三節 實例
第二十章 非線性模型基礎
第一節 一般線性模型與變數轉換
一 正交多項式
二 對因變數y的一個轉換族
三 方差穩定化轉換
四 百分比觀察值的轉換
五 對變數轉換的評價
第二節 非線性模型概述
第三節 非線性最小二乘原理
第四節 非線性模型的參數估計方法
一 疊代算法的一般步驟及可能出現的問題
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 非線性模型參數估計初值的選取
第五節 模型配合的適合性與參數估計的誤差
一 模型配合效果的評價
二 參數估計的誤差
第六節 應出於生物 農業中的非線性模型
一 生長模型
二 其它模型
第七節 軟體與程式
一 SAS的］NLIN過程
二 Fortran子程式庫SSLⅡ的子程式NOLF1和NOLG1
三 C語言函式nls1和nls2
習題
第二十一章 協方差分析
第一節 協方差分析的用途
第二節 協方差的模型與假定
第三節 單因素的協方差分析
第四節 兩因素的協方差分析
第五節 兩個輔助變數的協方差分析對Y進行修正
第二十二章 非參數統計
第一節 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的精確機率計算
五 4格表的配對檢驗
六 自由度大於一的列聯表
第二節 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 常態分配的好適度檢驗
第三節 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 隨機化區組設計的等級檢驗
第四節 非參數的相關分析
一 列聯繫數C
二 SPearman秩相關係數rs
三 Kendall秩相關係數t
附一 習題集
附二 數表
參考文獻
