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数理统计的原理和方法　适用于生物科学


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数理统计的原理和方法　适用于生物科学
  • 书号：
    作者：
  • 外文书名：
  • 装帧：
    开本：
  • 页数：0
    字数：491000
    语种：
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：
  • 所属分类：O21 概率论与数理统计
  • 定价： ￥2.30元
    售价： ￥1.82元
  • 图书介质:
    纸质书

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内容简介
本书是继G.W.斯奈迪格《数理统计方法》一书后的比较完善的一本有关数理统计原理和方法的著作．本书的特点是把有关的原理用深入浅出的笔法剖析得非常透彻，便于不是以数学为专业的读者学习与掌握．内容包括观测数据、概率、抽样方法、统计比较、实验设计、方差分析、回归、协方差分析、属性统计、列联表、离散型分布、非参量统计等，其中以六章的篇幅对数理统计方法中最重要的方差分析（包括协方差分析）作了详尽地介绍，有很大的实用价值．
书中所举例子多为生物学、农业及医学方面的，所以对从事生物学、农业、医学的研究人员及有关的大专院校师生更有参考价值．
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目录

  • 序言
    符号集注
    第一章 绪论
    1.1 数理统计的定义
    1.2 数理统计的简史
    1.3 数理统计与科学方法
    1.4 学习数理统计
    第二章 观测数据
    2.1 引言
    2.2 变量
    2.3 分布
    2.4 总体与样本
    2.5 随机样本，数据的搜集
    2.6 数据的表示、综合与表征
    2.7 中心趋向的度量
    2.8 散开度的度量
    2.9 平均数的标准离差
    2.10 变异性的系数或变差系数
    2.11 一个例子
    2.12 线性可加模型
    2.13 置信推断
    2.14 一个例子
    2.15 在统计量的计算中使用编码法
    2.16 频数表
    2.17 一个例子
    2.18 从频数表计算平均数和标准离差
    2.19 频数表的作图表示法
    2.20 有效数字
    第三章 概率
    3.1 引言
    3.2 一些基本的概率
    3.3 概率分布
    3.4 正态分布
    3.5 正态分布的概率；概率表的使用
    3.6 具平均数μ与方差σ2的正态分布
    3.7 平均数的分布
    3.8 x2分布
    3.9 Student t分布
    3.10 估计与推断
    3.11 样本结果的预测
    第四章 从一个正态分布抽样
    4.1 引言
    4.2 一个正态分布的总体
    4.3 来自正态分布的随机样本
    4.4 样本平均数的分布
    4.5 样本方差与标准离差的分布
    4.6 s2的无偏倚性
    4.7 平均数的标准离差或标准误差
    4.8 Student t的分布
    4.9 置信推断
    4.10 差数的抽样
    4.11 抽样的总结
    4.12 假设的检验
    第五章 两个样本平均数间的比较
    5.1 引言
    5.2 显著性的检验
    5.3 对两个或多于两个平均数的检验的基础
    5.4 数据不成对但等方差的两个样本平均数的比较
    5.5 线性可加模型
    5.6 样本平均数的比较；成对数据
    5.7 成对比较的线性可加模型
    5.8 不成对的数据与不等的方差
    5.9 方差的齐性假设的检验
    5.10 两平均数间差数的置信区间
    5.11 样本含量与差数的辨别
    5.12 Stein两阶段样本
    第六章 实验设计的原理
    6.1 引言
    6.2 什么是实验
    6.3 实验的目的
    6.4 实验单元与处理
    6.5 实验误差
    6.6 重复及其作用
    6.7 影响于重复数目的因素
    6.8 含有少数几种处理的设计的相对精确度
    6.9 误差控制
    6.10 处理的选择
    6.11 技术上的改进
    6.12 随机化
    6.13 数理统计推断
    第七章 方差分析Ⅰ：单向分类
    7.1 引言
    7.2 完全随机设计
    7.3 单种分类判据的数据．有等重复的任何组群数的方差分析
    7.4 最小显著差数
    7.5 Duncan新的多范围检验法
    7.6 Tukey的W法
    7.7 Student-Newman-Keul的检验法
    7.8 全部平均数跟对照作比较
    7.9 具单种分类判据的数据．不等重复的任何数目组群用的方差分析
    7.10 线性可加模型
    7.11 次级样本的方差分析．等次级样本数
    7.12 次级样本的线性模型
    7.13 次级样本的方差分析，不等的次级样本数
    7.14 在计划含有不等次级样本的实验中的方差分量
    7.15 方差分析内在的假定
    第八章 方差分析Ⅱ：多向分类
    8.1 引言
    8.2 随机化完全区组设计
    8.3 任何处理数的方差分析；随机化完全区组设计
    8.4 误差项的性质
    8.5 漏失数据
    8.6 在效率上得益的估计
    8.7 随机化完全区组设计：每实验单元有多个观测数据
    8.8 线性模型以及方差分析
    8.9 双组群：拉丁方
    8.10 拉丁方的方差分析
    8.11 在拉丁方中的漏失数据
    8.12 在效率上得益的估计
    8.13 拉丁方的线性模型
    8.14 一个实验的样本含量
    8.15 变换
    第九章 直线回归
    9.1 引言
    9.2 Y在X上的直线回归
    9.3 直线回归模型及其理解
    9.4 在直线回归中的假定与性质
    9.5 在直线回归中变差的来源
    9.6 回归的与调整的值
    9.7 标准离差、置信区间及假设的检验
    9.8 用协变观测数据控制变差
    9.9 在两个回归间的差异
    9.10 一项预计及其方差
    9.11 X的预计，模型Ⅰ
    9.12 双变量分布，模型Ⅱ
    9.13 通过原点的回归
    9.14 加权的回归分析
    第十章 线性相关
    10.1 引言
    10.2 相关与相关系数
    10.3 相关与回归
    10.4 抽样分布，置信区间，假设的检验
    10.5 相关系数的齐性
    10.6 组内相关
    第十一章 方差分析Ⅲ：析因实验
    11.1 引言
    11.2 析因实验
    11.3 2×2析因实验，一个例子
    11.4 3×3×2或32×2析因实验，一个例子
    11.5 析因实验的线性模型
    11.6 单个自由度比较
    11.7 n向分类与析因实验；响应面
    11.8 个别自由度；等间距处理
    11.9 为不可加性的一单个自由度
    第十二章 方差分析Ⅳ：裂区实验与分析
    12.1 引言
    12.2 裂区设计
    12.3 裂区设计的一例
    12.4 在裂区设计中的漏失数据
    12.5 时间裂区
    12.6 裂区模型
    12.7 时空裂区
    12.8 相似实验的系列
    第十三章 方差分析Ⅴ：不等次级组类含量
    13.1 引言
    13.2 不成比例次级组类含量；概论
    13.3 不成比例次级组类含量；安配常数的方法
    13.4 不成比例次级组类含量；平均数加权平方的方法
    13.5 不成比例次级组类含量；为г×2表用的方法
    13.6 不成比例次级组类含量；2×2表
    第十四章 多重的与偏的回归和相关
    14.1 引言
    14.2 线性方程以及它在多于两维时的理解
    14.3 偏、总、与多重线性回归
    14.4 样本多重线性回归方程
    14.5 多重线性回归方程；三变量
    14.6 标准偏回归系数
    14.7 偏相关系数与多重相关系数；三个变量
    14.8 显著性的检验；三个变量
    14.9 多重线性回归；多于三个变量的计算法
    14.10 简易Doolittle法
    14.11 多重回归的显著性检验
    14.12 偏回归系数的标准误差及其显著性的检验
    14.13 标准偏回归系数
    14.14 剔除或外加一个自变量
    14.15 偏相关
    第十五章 协方差分析
    15.1 引言
    15.2 协方差分析的用处
    15.3 协方差的模型与假定
    15.4 检验调整的处理平均数
    15.5 在随机化完全区组设计中的协方差
    15.6 处理平均数的调整
    15.7 协方差导致的精确度的增加
    15.8 协方差的划分
    15.9 回归系数的齐性
    15.10 把处理项平方之和划分了的协方差
    15.11 用协方差作漏失数据的估计
    15.12 具两个协变量的协方差
    第十六章 曲线回归
    16.1 引言
    16.2 曲线回归
    16.3 对数或指数曲线
    16.4 二次多项式
    16.5 二次多项式，一个例子
    16.6 高次多项式
    16.7 多项式与协方差
    16.8 正交多项式
    第十七章 x2的一些应用
    17.1 引言
    17.2 σ2的置信区间
    17.3 方差的齐性
    17.4 连续分布的吻合性
    17.5 从几项显著性检验合计概率
    第十八章 计数数据Ⅰ：单向分类
    18.1 引言
    18.2 x2检验判据
    18.3 两格表，为一项比值或百分数的置信界限
    18.4 两格表，假设的检验
    18.5 为一个有限的备择假设集作检验
    18.6 样本含量
    18.7 具n格的单向表
    第十九章 计数数据Ⅱ：列联表
    19.1 引言
    19.2 在г×c表中的独立性
    19.3 在г×2表中的独立性
    19.4 在2×2表中的独立性
    19.5 两格样本的齐性
    19.6 x2的可加性
    19.7 再论x2的可加性
    19.8 在2×2表中的恰当概率
    19.9 在同一对象上的两项试验
    19.10 直线回归，г×2表
    19.11 在2×2表中的样本含量
    19.12 n向分类
    第二十章 一些离散型的分布
    20.1 引言
    20.2 超几何分布
    20.3 二项分布
    20.4 安配二项分布
    20.5 为二项分布的变换
    20.6 Poisson分布
    20.7 用Poisson分布的其它检验
    第二十一章 非参量型的统计量
    21.1 引言
    21.2 正负号检验法
    21.3 Wilcoxon的添号秩次检验法
    21.4 两向分类的两种检验法
    21.5 为完全随机设计用的检验法，两个总体
    21.6 为完全随机设计用的检验法，任何数目的总体
    21.7 Chebyshev不等式
    21.8 Spearman秩次相关系数
    21.9 相联性的象限检验法
    第二十二章 从有限总体抽样
    22.1 引言
    22.2 组织调查
    22.3 概率抽样
    22.4 简单随机抽样
    22.5 分层抽样
    22.6 最优配置
    22.7 多阶段或者成团抽样
    附表
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