實用生物統(tǒng)計學(xué)

內(nèi)容概要

《實用生物統(tǒng)計學(xué)》主要針對生命科學(xué)研究領(lǐng)域中的常見問題，以生物統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)理論知識、試驗資料的收集整理、資料的統(tǒng)計分析和試驗設(shè)計為主線來安排主要內(nèi)容。每章內(nèi)容先以具體的科學(xué)問題引出相應(yīng)的生物統(tǒng)計學(xué)問題，然后對其基本理論進行介紹，結(jié)合相應(yīng)的統(tǒng)計軟件（包括SPSS、DPS、Minitab、Excel等）對實際問題進行具體分析，同時采用截圖法對具體使用的統(tǒng)計方法進行直觀形象的介紹，最后結(jié)合專業(yè)知識對分析結(jié)果進行科學(xué)闡釋?！秾嵱蒙锝y(tǒng)計學(xué)》的設(shè)計和編排使每位讀者能夠很清晰地理解每個問題的解題要領(lǐng)，科學(xué)合理地選用相應(yīng)的統(tǒng)計軟件來分析和解決實際問題，同時能夠很直觀、形象地掌握每種軟件的使用方法和技巧。
《實用生物統(tǒng)計學(xué)》可供高校的本科、專科生作為生物統(tǒng)計的教材使用，也可供科研工作者、教師和研究生作為工具書使用。

作者簡介

顧志峰、葉乃好、石耀華

書籍目錄

前言第1章 緒論1.1 生物統(tǒng)計學(xué)的定義1.2 生物統(tǒng)計學(xué)的重要理論基礎(chǔ)1.3 生物統(tǒng)計學(xué)的作用1.4 生物統(tǒng)計學(xué)的特點及其學(xué)習(xí)方法復(fù)習(xí)思考題第2章 數(shù)據(jù)的整理與分析2.1 常用統(tǒng)計學(xué)術(shù)語2.2 試驗資料的整理2.3 試驗數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計2.4 試驗數(shù)據(jù)中異常值的分析復(fù)習(xí)思考題第3章 概率分布與抽樣分布3.1 概率基礎(chǔ)知識3.2 概率分布3.3 二項分布3.4 泊松分布3.5 正態(tài)分布3.6 正態(tài)分布的檢驗3.7 統(tǒng)計量的分布復(fù)習(xí)思考題第4章 統(tǒng)計推斷4.1 假設(shè)檢驗的原理與方法4.2 單樣本平均數(shù)的u檢驗4.3 單樣本平均數(shù)的t檢驗4.4 成組數(shù)據(jù)平均數(shù)比較的t檢驗4.5 成對數(shù)據(jù)平均數(shù)比較的t檢驗4.6 方差的假設(shè)檢驗4.7 樣本頻率的假設(shè)檢驗4.8 參數(shù)的區(qū)間估計與點估計復(fù)習(xí)思考題第5章 χ2檢驗5.1 適合性檢驗5.2 獨立性檢驗復(fù)習(xí)思考題第6章 方差分析6.1 方差分析的相關(guān)術(shù)語6.2 方差分析的原理6.3 均值間的兩兩比較6.4 單因素方差分析6.5 二因素方差分析6.6 統(tǒng)分組(嵌套)資料的方差分析6.7 方差分析的基本假定與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換復(fù)習(xí)思考題第7章 非參數(shù)檢驗7.1 符號檢驗7.2 符號秩檢驗7.3 多個樣本比較的非參數(shù)檢驗7.4 Jonkheere-Terpstra檢驗7.5 Friedman檢驗7.6 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗7.7 二元響應(yīng)的Cochran檢驗7.8 秩相關(guān)復(fù)習(xí)思考題第8章 一元回歸與相關(guān)分析8.1 回歸的概念8.2 一元直線回歸與相關(guān)8.3 一元曲線回歸與相關(guān)8.4 一元多項式回歸曲線復(fù)習(xí)思考題第9章 多元統(tǒng)計分析9.1 多元方差分析9.2 多元線性回歸與多元相關(guān)分析9.3 逐步回歸9.4 通徑分析9.5 聚類分析9.6 判別分析9.7 主成分分析9.8 因子分析復(fù)習(xí)思考題第10章 協(xié)方差分析10.1 單因素協(xié)方差分析的步驟復(fù)習(xí)思考題第11章 試驗設(shè)計11.1 實驗設(shè)計的內(nèi)容與作用11.2 試驗設(shè)計的基本原理11.3 試驗設(shè)計的主要方法復(fù)習(xí)思考題參考文獻

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   （1）總和轉(zhuǎn)換。每個觀測值除以該列數(shù)據(jù)的總和，這樣轉(zhuǎn)化后的變量和為1。 （2）中心化。先求出每個變量的平均值，每個觀測值減去均值。變換的結(jié)果使每列數(shù)據(jù)之和均為0。 （3）Z分?jǐn)?shù)。先求出每個變量的平均值，每個觀測值減去均值，再除以標(biāo)準(zhǔn)差，這樣轉(zhuǎn)換后的變量均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。DPS中稱為標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換。 （4）—1～1。觀測值中有負數(shù)，對每個觀測值除以極差，這樣把數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換到—1～1的范圍內(nèi)。 （5）0～1。每個觀測值減去該列最小值再除以極差，這樣把數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換到0～1的范圍內(nèi)。DPS中稱為規(guī)格化轉(zhuǎn)換。 （6）均值為1。每個觀測值除以平均值，這樣轉(zhuǎn)換后的變量均值為1。 （7）標(biāo)準(zhǔn)差為1。由每個觀測值除以標(biāo)準(zhǔn)差。 （8）對數(shù)轉(zhuǎn)換。如果觀測值大于0，每個觀測值取對數(shù)，具有指數(shù)特征的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就可轉(zhuǎn)換為線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 2.計算相似系數(shù)或距離 研究變量或樣本之間的親疏程度的指標(biāo)有兩種，一種稱為相似系數(shù)，性質(zhì)越近的相似系數(shù)越接近1或—1，彼此無關(guān)的樣品相似系數(shù)接近于0，聚類時根據(jù)相似系數(shù)來歸類；另一種是距離，如有n個樣品，每個樣品測定P個指標(biāo)（變量），這樣把每個樣品看成P維空間中的一個點，計算點與點之間的距離，根據(jù)點之間距離遠近來聚類。 對于連續(xù)變量，計算距離的方法有幾類。 （1）歐氏距離、歐氏平方距離、切比雪夫距離、明氏距離。歐氏距離與切比雪夫距離是明氏距離的特化。當(dāng)變量觀測值相差懸殊時，明氏距離并不合理，需要對觀測值標(biāo)準(zhǔn)化。明氏距離與變量的量綱有關(guān)，且沒有考慮變量之間的相關(guān)性。 （2）馬氏距離。馬氏距離是由印度統(tǒng)計學(xué)家馬哈拉諾比斯于1936年引入的，故稱為馬氏距離。馬氏距離既排除了各指標(biāo)之間相關(guān)性的干擾，而且還不受各指標(biāo)量綱的影響。 （3）蘭氏距離。它是由Lance和Williams最早提出的，故稱蘭氏距離。此距離僅適用于觀測值都大于0的情況，這個距離有助于克服各指標(biāo)之間量綱的影響，但沒有考慮指標(biāo)之間的相關(guān)性。 （4）相似系數(shù)。包括COS相似度與pearson相關(guān)。 （5）X2（Chi—square）測度與（Phi—square）測度。這兩種測度主要應(yīng)用于計數(shù)變量。

編輯推薦

《實用生物統(tǒng)計學(xué)》的基本理論知識簡練、通俗易懂，軟件使用直觀形象，以問題和例子為引，采用啟發(fā)式方法引導(dǎo)學(xué)生來學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)知識，并促使學(xué)生能將其應(yīng)用在生物學(xué)的數(shù)據(jù)的規(guī)律尋找中。《實用生物統(tǒng)計學(xué)》中例題和復(fù)習(xí)思考題選自權(quán)威專業(yè)期刊上新近的研究實例，以具體的科學(xué)問題引出相應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)問題。

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