生物統(tǒng)計(jì)學(xué)

內(nèi)容概要

　　本書是在前三版多年應(yīng)用的基礎(chǔ)上，廣泛收集讀者反饋信息，精心編寫而成的。
本書較為系統(tǒng)地介紹了生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理和方法，在簡要敘述了生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的產(chǎn)生、發(fā)展及其研究對象與作用、生物學(xué)研究中試驗(yàn)資料的整理、特征數(shù)的計(jì)算、概率和概率分布、抽樣分布的基礎(chǔ)上，著重介紹了平均數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷、X2檢驗(yàn)、方差分析、直線回歸與相關(guān)分析、可直線化的非線性回歸分析、協(xié)方差分析、多元線性回歸與多元相關(guān)分析、逐步回歸與通徑分析和多項(xiàng)式回歸分析，同時對抽樣原理和方法、試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理及對比設(shè)計(jì)、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)、裂區(qū)設(shè)計(jì)、正交設(shè)計(jì)等常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行了詳細(xì)敘述。
本書可供綜合性大學(xué)、師范院校生物類及其相關(guān)專業(yè)的本科生作為教材使用，也可作為從事生命科學(xué)、生物工程、農(nóng)業(yè)科學(xué)、林業(yè)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、畜牧獸醫(yī)、水產(chǎn)科學(xué)等專業(yè)的科研工作者、教師和研究生的參考書。

作者簡介

李春喜，男，教授，1964年3月生，河南省封丘縣人，碩士研究生導(dǎo)師。1984年河南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)專業(yè)畢業(yè)，1991年獲西南農(nóng)業(yè)大學(xué)作物栽培與耕作專業(yè)碩士學(xué)位?，F(xiàn)任河南師范大學(xué)發(fā)展規(guī)劃處處長，河南省小麥研究會常務(wù)理事，河南省作物學(xué)會理事，河南省跨世紀(jì)學(xué)術(shù)與技術(shù)帶頭人。長期從事研究生、本科生《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《麥類栽培生理》等課程的教學(xué)和小麥超高產(chǎn)、小麥品質(zhì)生態(tài)與優(yōu)質(zhì)栽培、小麥氮素營養(yǎng)生理等研究工作，先后在《作物學(xué)報(bào)》、《中國農(nóng)業(yè)科學(xué)》、《西北植物學(xué)報(bào)》、《麥類作物學(xué)報(bào)》等學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文70余篇，獲得河南省科技進(jìn)步一等獎1項(xiàng)、二等獎5項(xiàng)、三等獎7項(xiàng)，其中"小麥大面積高產(chǎn)綜合配套技術(shù)研究開發(fā)與示范"獲得河南省科技進(jìn)步一等獎，"高產(chǎn)小麥營養(yǎng)施肥機(jī)制及栽培技術(shù)體系的研究和應(yīng)用"等5項(xiàng)成果獲得河南省科技進(jìn)步二等獎，出版《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《小麥穗粒重研究》、《小麥品質(zhì)生態(tài)》等6部著作，其中《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》曾兩度在科學(xué)出版社出版。

書籍目錄

第四版前言
第三版前言
第二版前言
第一版前言
第一章 概論
第一節(jié) 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念
第二節(jié) 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容與作用
第三節(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展概況
一、古典記錄統(tǒng)計(jì)學(xué)
二、近代描述統(tǒng)計(jì)學(xué)
三、現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)
第四節(jié) 常用統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語
一、總體、個體與樣本
二、變量與常數(shù)
三、參數(shù)與統(tǒng)計(jì)數(shù)
四、效應(yīng)與互作
五、誤差與錯誤
六、準(zhǔn)確性與精確性
思考練習(xí)題
第二章 試驗(yàn)資料的整理與特征數(shù)的計(jì)算
第一節(jié) 試驗(yàn)資料的搜集與整理
一、試驗(yàn)資料的類型
二、試驗(yàn)咨料的搜集
三、試驗(yàn)資料的整理
第二節(jié) 試驗(yàn)資料特征數(shù)的計(jì)算
一、平均數(shù)
二、變異數(shù)
思考練習(xí)題
第三章 概率與概率分布
第一節(jié) 概率基礎(chǔ)知識
一、概率的概念
二、概率的計(jì)算
三、概率分布
四、大數(shù)定律
第二節(jié) 幾種常見的理論分布
一、二項(xiàng)分布
二、泊松分布
三、正態(tài)分布
第三節(jié) 統(tǒng)計(jì)數(shù)的分布
一、抽樣試驗(yàn)與無偏估計(jì)
二、樣本平均數(shù)的分布
三、樣本平均數(shù)差數(shù)的分布
四、τ分布
五、X2分布
六、F分布
思考練習(xí)題
第四章 統(tǒng)計(jì)推斷
第一節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)的原理與方法
一、假設(shè)檢驗(yàn)的概念
二、假設(shè)檢驗(yàn)的步驟
三、雙尾檢驗(yàn)與單尾檢驗(yàn)
四、假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類錯誤
第二節(jié) 樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
一、大樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)——u檢驗(yàn)
二、小樣本平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)——t檢驗(yàn)
第三節(jié) 樣本頻率的假設(shè)檢驗(yàn)
一、一個樣本頻率的假設(shè)檢驗(yàn)
二、兩個樣本頻率的假設(shè)檢驗(yàn)
第四節(jié) 參數(shù)的區(qū)間估計(jì)與點(diǎn)估計(jì)
一、參數(shù)區(qū)間估計(jì)與點(diǎn)估計(jì)的原理
二、一個總體平均數(shù)μ的區(qū)間估計(jì)與點(diǎn)估計(jì)
三、兩個總體平均數(shù)差數(shù)μ1-μ2的區(qū)間估計(jì)與點(diǎn)估計(jì)
四、一個總體頻率夕的區(qū)間估計(jì)與點(diǎn)估計(jì)
五、兩總體頻率差數(shù)ρ1-ρ2的區(qū)間估計(jì)與點(diǎn)估計(jì)
第五節(jié) 方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
一、一個樣本方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
二、兩個樣本方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
三、多個樣本方差的同質(zhì)性檢驗(yàn)
思考練習(xí)題
第五章 X2檢驗(yàn)
第一節(jié) X2檢驗(yàn)的原理與方法
第二節(jié) 適合性檢驗(yàn)
第三節(jié) 獨(dú)立性檢驗(yàn)
一、2×2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)
二、2×c列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)
三、r×c列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)
思考練習(xí)題
第六章 方差分析
第一節(jié) 方差分析的基本原理
一、相關(guān)術(shù)語
二、方差分析的基本原理
三、數(shù)學(xué)模型
四、平方和與自由度的分解
五、統(tǒng)計(jì)假設(shè)的顯著性檢驗(yàn)——F檢驗(yàn)
六、多重比較
第二節(jié) 單因素方差分析
一、組內(nèi)觀測次數(shù)相等的方差分析
二、組內(nèi)觀測次數(shù)不相等的方差分析
第三節(jié) 二因素方差分析
一、無重復(fù)觀測值的二因素方差分析
二、具有重復(fù)觀測值的二因素方差分析
第四節(jié) 多因素方差分析
第五節(jié) 方差分析缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)
一、缺失一個數(shù)據(jù)的估計(jì)方法
二、缺失兩個數(shù)據(jù)的估計(jì)方法
第六節(jié) 方差分析的基本假定和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
一、方差分析的基本假定
二、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
思考練習(xí)題
第七章 直線回歸與相關(guān)分析
第一節(jié) 回歸和相關(guān)的概念
第二節(jié) 直線回歸分析
一、直線回歸方程的建立
二、直線回歸的數(shù)學(xué)模型和基本假定
三、直線回歸的假設(shè)檢驗(yàn)
四、直線回歸的區(qū)間估計(jì)
五、直線回歸的應(yīng)用及注意問題
第三節(jié)直線相關(guān)
一、相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)
二、相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
三、相關(guān)系數(shù)的區(qū)間估計(jì)
四、應(yīng)用直線相關(guān)的注意事項(xiàng)
思考練習(xí)題
第八章 可直線化的非線性回歸分析
第一節(jié) 非線性回歸的直線化
一、曲線類型的確定
二、數(shù)據(jù)變換的方法
第二節(jié) 倒數(shù)函數(shù)曲線
第三節(jié) 指數(shù)函數(shù)曲線
第四節(jié) 對數(shù)函數(shù)曲線
第五節(jié) 冪函數(shù)曲線
第六節(jié) Logistic生長曲線
一、Logistic生長曲線的由來和基本特征
二、Logistic生長曲線方程的配合
思考練習(xí)題
第九章 抽樣原理與方法
第一節(jié) 抽樣誤差的估計(jì)
一、樣本平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤和置信區(qū)間
二、樣本頻率的標(biāo)準(zhǔn)誤和置信區(qū)間
第二節(jié) 樣本容量的確定
一、平均數(shù)資料樣本容量的確定
二、頻率資料樣本容量的確定
三、成對資料和非成對資料樣本容量的確定
第三節(jié) 抽樣的基本方法
一、隨機(jī)抽樣
二、順序抽樣
三、典型抽樣
第四節(jié) 抽樣方案的制訂
一、抽樣調(diào)查的目的和指標(biāo)要求
二、確定調(diào)查對象
三、確定抽樣調(diào)查的方法
四、確定樣本容量和抽樣分?jǐn)?shù)
五、總體單位編號
六、編制抽樣調(diào)查表
七、抽樣調(diào)查的組織工作
思考練習(xí)題
第十章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
第一節(jié) 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理
一、試驗(yàn)設(shè)計(jì)的意義
二、生物學(xué)試驗(yàn)的基本要求
三、試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要素
四、試驗(yàn)誤差及其控制途徑
五、試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則
第二節(jié) 對比設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
一、對比設(shè)計(jì)
二、對比設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析
第三節(jié) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
一、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
二、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析
第四節(jié) 裂區(qū)設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
一、裂區(qū)設(shè)計(jì)
二、裂區(qū)設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析
第五節(jié) 正交設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析
一、正交表及其特點(diǎn)
二、正交試驗(yàn)的基本方法
三、正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析
思考練習(xí)題
第十一章 協(xié)方差分析
第一節(jié) 協(xié)方差分析的作用
一、降低試驗(yàn)誤差，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)控制
二、分析不同變異來源的相關(guān)關(guān)系
三、估計(jì)缺失數(shù)據(jù)
第二節(jié) 單向分組資料的協(xié)方差分析
一、計(jì)算變量各變異來源的平方和、乘積和與自由度
二、檢驗(yàn)X和Y是否存在直線回歸關(guān)系
三、檢驗(yàn)矯正平均數(shù)Yi(x=x)間的差異顯著性
四、矯正平均數(shù)Yi(x=x)間的多重比較
第三節(jié) 兩向分組資料的協(xié)方差分析
一、乘積和與自由度的分解
二、檢驗(yàn)X和y是否存在直線回歸關(guān)系
三、檢驗(yàn)矯正平均數(shù)Yi(x=x)間的差異顯著性
第四節(jié) 協(xié)方差分析的數(shù)學(xué)模型和基本假定
一、協(xié)方差分析的數(shù)學(xué)模型
二、協(xié)方差分析的基本假定
思考練習(xí)題
第十二章 多元線性回歸與多元相關(guān)分析
第一節(jié) 多元線性回歸分析
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的建立
三、多元線性回歸的假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間
第二節(jié) 多元相關(guān)分析
一、多元相關(guān)分析
二、偏相關(guān)
思考練習(xí)題
第十三章 逐步回歸與通徑分析
第一節(jié) 逐步回歸分析
一、逐個淘汰不顯著自變量的回歸方法
二、逐個選人顯著自變量的回歸方法
第二節(jié)通徑分析
一、通徑與通徑系數(shù)的概念
二、通徑系數(shù)的求解方法
三、通徑分析的假設(shè)檢驗(yàn)
思考練習(xí)題
第十四章 多項(xiàng)式回歸分析
第一節(jié) 多項(xiàng)式回歸的數(shù)學(xué)模型
第二節(jié) 多項(xiàng)式回歸方程的建立
一、多項(xiàng)式回歸方程的建立與求解
二、多項(xiàng)式回歸方程的圖示
第三節(jié) 多項(xiàng)式回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn)
第四節(jié) 相關(guān)指數(shù)
第五節(jié) 正交多項(xiàng)式回歸分析
一、正交多項(xiàng)式回歸分析原理
二、正交多項(xiàng)式回歸分析示例
思考練習(xí)題
主要參考文獻(xiàn)
附表
附表1 正態(tài)分布的累積函數(shù)F(υ)值表
附表2 正態(tài)離差(υ)值表(雙尾)
附表3 τ值表(雙尾)
附表4 X2值表(右尾)
附表5 F值表(右尾)
附表6 新復(fù)極差檢驗(yàn)SSR值表
附表7 q值表(雙尾)
附表8 r與R的臨界值表
附表9 常用正交表
附表10 正交多項(xiàng)式系數(shù)表
索引

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   （一）事件的相互關(guān)系 1.和事件（sum event） 事件A和事件B至少有一件發(fā)生而構(gòu)成的新事件稱為事件A和事件B的和事件，以A+B表示。例如，在檢驗(yàn)小麥面粉品質(zhì)時，隨機(jī)抽取一個樣品的出粉率為81％以下稱事件A，隨機(jī)抽取另一樣品的出粉率為81％～85％稱為事件B，現(xiàn)抽取一新的樣品的出粉率為85％以下，則這一新事件即為事件A和事件B的和事件。和事件的定義可推廣到多個事件的和，可表示為A1+A2+…+An。 2.積事件（product event） 事件A和事件B同時發(fā)生而構(gòu)成的新事件稱為事件A和事件B的積事件，以A?B表示。例如，在調(diào)查棉田病蟲害發(fā)生情況時，以棉鈴蟲的發(fā)生為事件A，以黃萎病的發(fā)生為事件B，則棉鈴蟲和黃萎病同時發(fā)生這一新事件為事件A和事件B的積事件。積事件的定義也可推廣到多個事件的積，可表示為A1?Az?…?An。 3.互斥事件（mutually exclusive event） 事件A和事件B不能同時發(fā)生，即A?B=V，那么稱事件A和事件B互斥。例如，豌豆的花色分紅花和白花，開紅花為事件A，開白花為事件B，現(xiàn)一株F1代豌豆，不可能既開紅花又開白花，所以開紅花和開白花為互斥事件。這一定義也可推廣到A1、A2、…、An多個事件。

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