生命科學中的數(shù)學與統(tǒng)計學

內(nèi)容概要

“精要速覽系列(Instant Notes Series)”叢書是同外教材“Best Seller”榜的上榜教材。該系列結(jié)構(gòu)新穎，視角獨特；重點明確，脈絡(luò)分明；圖表簡明清晰；英文自然易懂，被國內(nèi)多所重點院校選用作為雙語教材。    全書包括11章，分別是數(shù)字在生命科學巾的應(yīng)用、度量與單位、資料處理與表示方法、數(shù)學基礎(chǔ)知識、數(shù)學應(yīng)用、變化率：微分、變化率：積分、方程、方程應(yīng)用、統(tǒng)計學基礎(chǔ)知識、統(tǒng)計檢驗方法的選擇。    本書適合普通高等院校生命科學、醫(yī)學、農(nóng)學等相關(guān)專業(yè)使用，也可作為雙語教學參考教材使用。

作者簡介

作者：(英國)麥肯齊(aulay Mackenzie)

書籍目錄

A  數(shù)字在生命科學中的應(yīng)用B  度量與單位  B1  度量的類型  B2  國際單位制  B3  溶液的配制C  資料處理與表示方法  C1  資料處理  C2  資料的表示方法D  數(shù)學基礎(chǔ)知識  D1  數(shù)值處理：代數(shù)學  D2  三角學  D3  指數(shù)與對數(shù)E  數(shù)學應(yīng)用  E1  pH，比爾定律和縮放比例  E2  生物關(guān)系的界定：函數(shù)F  變化率：微分  F1  求解斜率和速率  F2  其他函數(shù)G  變化率：積分  G1  積分與積分方法  G2  位置、速度和加速度  G3  積分方法  G4  曲線累積面積  G5  數(shù)值積分H  方程  H1  微分方程  H2  差分方程I  方程應(yīng)用  I1  人口增長  I2  物體熱量的散失  I3  化學動力學J  統(tǒng)計學基礎(chǔ)知識  J1  統(tǒng)計學概念  J2  試驗設(shè)計  J3  統(tǒng)計檢驗K  統(tǒng)計檢驗方法的選擇  K1  統(tǒng)計模型與變異  K2  連續(xù)型資料的統(tǒng)計方法  K3  計數(shù)資料的統(tǒng)計方法  K4  復雜數(shù)據(jù)資料的統(tǒng)計方法

章節(jié)摘錄

插圖：Mathematics and statistics are important in the life sciences because scientificstudy of any type depends on quantification. It is rarely possible to be able tomake any interpretation, diagnosis, analysis or deduction without measure-ments or counts or some kind. So, whilst your main interest may beimmunology or coral reef ecology, nutrition or biotechnology, you need to havea grasp of the basic tools to handle numbers. This book aims to give you a basictoolkit in an accessible and digestible format to help your forays into yourchosen field.The group of related sciences which includes algebra, geometry and calculus isknown as mathematics. The inter-relationships between numbers, quantities,shapes and space are studied by using special notation.The detection of patterns in large data sets, such as frequently encountered inthe life sciences, is facilitated by statistics, which is a branch of mathematicsrather than a separate discipline. Crudely, the role of general mathematics canbe described as 'taming' the numerical patterns in data, while statistics inter-prets the patterns.Biological systems differ from some other sciences, such as engineering andphysics, in that the genetic variation between individual organisms, andbetween populations and species creates a vast diversity in responses andpatterns. This means that biological data has a tendency to be 'noisy'. This isparticularly true in ecological studies, where multiple biological and other envi-ronmental factors may be impacting upon the data set. For this reason, rigor-ously detecting patterns in biological data requires particularly careful analysis,and indeed the field of statistics has partly grown out of the analysis requiredfor biological applications.

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圖書封面

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