動(dòng)物科學(xué)生物統(tǒng)計(jì)導(dǎo)論

內(nèi)容概要

　　為便于讀者學(xué)習(xí)動(dòng)物科學(xué)研究中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，本書前幾章介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論，為讀者學(xué)習(xí)后面動(dòng)物科學(xué)研究中普遍應(yīng)用的比較復(fù)雜和詳細(xì)的分析方法奠定基礎(chǔ)。每一章以介紹實(shí)際案例開始，之后簡(jiǎn)單介紹理論背景，以精選的SAS例子結(jié)束。在克羅地亞薩格勒布大學(xué)Miroslav
Kaps和美國(guó)哥倫比亞大學(xué)William
R.Lamberson合著的《動(dòng)物科學(xué)生物統(tǒng)計(jì)導(dǎo)論（第2版）》中，既包含基本的分析技術(shù)，也包括復(fù)雜的分析過程，為從事動(dòng)物科學(xué)和獸醫(yī)科學(xué)、生物科學(xué)以及農(nóng)學(xué)專業(yè)的學(xué)生和研究人員提供重要的學(xué)習(xí)和參考材料。
　　《動(dòng)物科學(xué)生物統(tǒng)計(jì)導(dǎo)論（第2版）》是一本優(yōu)秀的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)圖書，應(yīng)該成為所有動(dòng)物科學(xué)工作人員的必備書籍。本書內(nèi)容全面，涵蓋動(dòng)物科學(xué)生物統(tǒng)計(jì)的各個(gè)方面；編排順序合理，文筆流暢，通俗易懂。
　　書中內(nèi)容有一定的深度和難度，適合有一定經(jīng)驗(yàn)的動(dòng)物科學(xué)研究人員更新統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和提高技能。對(duì)于進(jìn)行動(dòng)物科學(xué)研究的年輕學(xué)者，可以利用本書學(xué)習(xí)更多的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和分析方法。本書適用于每一位希望計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)檢驗(yàn)功效的人員，以及利用sAs進(jìn)行動(dòng)物科學(xué)生物統(tǒng)計(jì)教學(xué)工作的教師。

書籍目錄

第1章 數(shù)據(jù)的描述和總結(jié)
　1.1 數(shù)據(jù)和變量
　1.2 數(shù)據(jù)的圖形表示
　1.3 數(shù)據(jù)的數(shù)值表示
　習(xí)題
第2章 概率
　2.1 簡(jiǎn)單事件的概率規(guī)則
　2.2 計(jì)算規(guī)則
　2.3 復(fù)合事件
　2.4 貝葉斯定理
　習(xí)題
第3章 隨機(jī)變量及其分布
　3.1 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差
　3.2 離散性隨機(jī)變量的概率分布
　3.3 連續(xù)性隨機(jī)變量的概率分布
　習(xí)題
第4章 總體和樣本
　4.1 隨機(jī)變量的函數(shù)和抽樣分布
　4.2 中心極限定理
　4.3 非正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)數(shù)
　4.4 自由度
第5章 參數(shù)估計(jì)
　5.1 點(diǎn)估計(jì)
　5.2 最大似然估計(jì)
　5.3 區(qū)間估計(jì)
　5.4 正態(tài)分布總體的參數(shù)估計(jì)
　習(xí)題
第6章 假設(shè)檢驗(yàn)
　6.1 單個(gè)總體均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
　6.2 兩個(gè)總體均數(shù)差異的假設(shè)檢驗(yàn)
　6.3 單個(gè)總體比例的假設(shè)檢驗(yàn)
　6.4 兩個(gè)總體比例差異的假設(shè)檢驗(yàn)
　6.5 觀測(cè)頻數(shù)和期望頻數(shù)的差異的X2檢驗(yàn)
　6.6 多個(gè)總體比例的差異的假設(shè)檢驗(yàn)
　6.7 總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)
　6.8 兩個(gè)總體方差的差異的假設(shè)檢驗(yàn)
　6.9 利用置信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)
　6.10 假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義和實(shí)際意義
　6.11 統(tǒng)計(jì)推斷錯(cuò)誤的類型和檢驗(yàn)功效
　6.12 樣本含量
　6.13 等效檢驗(yàn)
　習(xí)題
第7章 簡(jiǎn)單線性回歸
　7.1 簡(jiǎn)單回歸模型
　7.2 回歸參數(shù)的估計(jì)——最小二乘法
　7.3 殘差及其性質(zhì)
　7.4 回歸參數(shù)的估計(jì)——最大似然估計(jì)
　7.5 參數(shù)估計(jì)量的數(shù)學(xué)期望和方差
　7.6 參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)——學(xué)生氏t檢驗(yàn)
　7.7 參數(shù)的置信區(qū)間
　7.8 反應(yīng)變量的平均值和預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間
　7.9 總變異的分解
　7.10 假設(shè)檢驗(yàn)——F檢驗(yàn)
　7.11 似然比檢驗(yàn)
　7.12 決定系數(shù)
　7.13 簡(jiǎn)單線性回歸的矩陣算法
　7.14 簡(jiǎn)單線性回歸的SAS舉例
　7.15 檢驗(yàn)功效
　習(xí)題
第8章 相關(guān)
　8.1 相關(guān)系數(shù)的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)
　8.2 偏相關(guān)
　8.3 秩相關(guān)
　習(xí)題
第9章 多重線性回歸
　9.1 兩個(gè)獨(dú)立變量
　9.2 偏平方和與順序平方和
　9.3 用似然比檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合度
　9.4 多重回歸的SAS舉例
　9.5 多重回歸的檢驗(yàn)功效
　9.6 與回歸分析有關(guān)的問題
　9.7 嶺回歸
　9.8 穩(wěn)健回歸
　9.9 最佳模型選擇
第10章 曲線回歸
　10.1 多項(xiàng)式回歸
　10.2 非線性回歸
　10.3 分段回歸
第11章 單因素固定效應(yīng)的方差分析
　11.1 單因素固定效應(yīng)模型
　11.2 總變異的剖分
　11.3 假設(shè)檢驗(yàn)——F檢驗(yàn)
　11.4 組均值的估計(jì)
　11.5 最大似然估計(jì)
　11.6 似然比檢驗(yàn)
　11.7 組均值間的多重比較
　11.8 方差同質(zhì)性檢驗(yàn)
　11.9 單因素固定效應(yīng)模型的SAS舉例
　11.10 單因素固定效應(yīng)模型的檢驗(yàn)功效
　11.11 單因素固定效應(yīng)模型方差分析的矩陣方法
　11.12 非參數(shù)檢驗(yàn)
　習(xí)題
第12章 單因素隨機(jī)效應(yīng)的方差分析
　12.1 單因素隨機(jī)效應(yīng)模型
　12.2 假設(shè)檢驗(yàn)
　12.3 組均值的預(yù)測(cè)
　12.4 方差組分估計(jì)
　12.5 組內(nèi)相關(guān)
　12.6 最大似然估計(jì)
　12.7 約束最大似然估計(jì)
　12.8 單因素隨機(jī)效應(yīng)模型的SAS舉例
　12.9 單因素方差分析模型的矩陣算法
　習(xí)題
第13章 混合模型
　13.1 隨機(jī)效應(yīng)的預(yù)測(cè)
　13.2 最大似然估計(jì)
　13.3 約束最大似然估計(jì)
第14章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的概念
　14.1 試驗(yàn)單位和重復(fù)
　14.2 試驗(yàn)誤差
　14.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的精確性
　14.4 試驗(yàn)誤差的控制
　14.5 非均衡資料和缺失數(shù)據(jù)
　14.6 試驗(yàn)所需的重復(fù)數(shù)
第15章 區(qū)組化
　15.1 隨機(jī)完全區(qū)組設(shè)計(jì)
　15.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)——每個(gè)處理和區(qū)組有兩個(gè)或更多試驗(yàn)單位
　15.3 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的檢驗(yàn)功效
　15.4 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的缺失數(shù)據(jù)
　15.5 非參數(shù)檢驗(yàn)
　習(xí)題
第16章 交變?cè)O(shè)計(jì)
　16.1 簡(jiǎn)單交變?cè)O(shè)計(jì)
　16.2 有時(shí)期效應(yīng)影響的交變?cè)O(shè)計(jì)
　16.3 拉丁方設(shè)計(jì)
　16.4 多個(gè)拉丁方交變?cè)O(shè)計(jì)
　習(xí)題
第17章 析因試驗(yàn)
　17.1 二因素析因試驗(yàn)
　習(xí)題
第18章 系統(tǒng)（巢式）設(shè)計(jì)
　18.1 二因素系統(tǒng)設(shè)計(jì)
第19章 再論區(qū)組
　19.1 圈、畜欄和牧場(chǎng)的區(qū)組化
　19.2 雙區(qū)組
第20章 裂區(qū)設(shè)計(jì)
　20.1 裂區(qū)設(shè)計(jì)一主區(qū)為隨機(jī)區(qū)組
　20.2 裂區(qū)設(shè)計(jì)一主區(qū)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
　習(xí)題
第21章 協(xié)方差分析
　21.1 有協(xié)變量的完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
　21.2 回歸斜率間差異的檢驗(yàn)
第22章 重復(fù)度量觀測(cè)值
　22.1 重復(fù)度量間的同質(zhì)方差和協(xié)方差
　22.2 重復(fù)度量觀察值間的異質(zhì)方差和協(xié)方差
　22.3 隨機(jī)系數(shù)回歸
　22.4 考慮基線度量值
　22.5 重復(fù)度量分析中的數(shù)據(jù)缺失
第23章 數(shù)量處理水平分析
　23.1 失擬檢驗(yàn)
　23.2 多項(xiàng)式正交比較
第24章 離散性依變量分析
　24.1 Logit模型和Logistic回歸
　24.2 診斷檢驗(yàn)——ROC曲線
　24.3 Probit模型
　24.4 對(duì)數(shù)線性模型
　習(xí)題答案
附錄A：向量和矩陣
附錄B：統(tǒng)計(jì)用表
參考文獻(xiàn)
主題索引

編輯推薦

　　由克羅地亞薩格勒布大學(xué)Miroslav Kaps和美國(guó)哥倫比亞大學(xué)William R.Lamberson合著的《動(dòng)物科學(xué)生物統(tǒng)計(jì)導(dǎo)論（第2版）》，是專門針對(duì)從事動(dòng)物科學(xué)的大學(xué)生、研究生及科研人員的教材，也可供動(dòng)物醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)及其他從事生命科學(xué)的教學(xué)科研人員參考?！　≡摬拷滩陌藥缀跛袆?dòng)物科學(xué)研究和生產(chǎn)中能夠用到的所有問題統(tǒng)計(jì)分析方法。深?yuàn)W難懂的生物統(tǒng)計(jì)概念以淺顯易理解的語言介紹，而且杜絕了一些生物統(tǒng)計(jì)教材中前面應(yīng)用、后面介紹的情況。教材編排順序安排合理，一般首先提出問題，再介紹分析原理，然后給出典型例題，最后介紹SAS系統(tǒng)應(yīng)用?！　　秳?dòng)物科學(xué)生物統(tǒng)計(jì)導(dǎo)論（第2版）》包括了生物統(tǒng)計(jì)學(xué)用到的概率論和線性代數(shù)基礎(chǔ)知識(shí)，這方面基礎(chǔ)較差的學(xué)生不用再參考其他書籍。另外，本教材以實(shí)用為目的，因此沒有過多的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理介紹，一般是通過實(shí)例講解生物統(tǒng)計(jì)學(xué)基本知識(shí)；對(duì)于較復(fù)雜的內(nèi)容，如關(guān)于離散依變量分析，只是簡(jiǎn)單介紹了應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件必須有的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。因此，本教材是非統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的動(dòng)物學(xué)類專業(yè)的一部?jī)?yōu)秀教材。

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