動物科學生物統(tǒng)計導論

內(nèi)容概要

　　為便于讀者學習動物科學研究中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，本書前幾章介紹了統(tǒng)計學基本理論，為讀者學習后面動物科學研究中普遍應(yīng)用的比較復雜和詳細的分析方法奠定基礎(chǔ)。每一章以介紹實際案例開始，之后簡單介紹理論背景，以精選的SAS例子結(jié)束。在克羅地亞薩格勒布大學Miroslav
Kaps和美國哥倫比亞大學William
R.Lamberson合著的《動物科學生物統(tǒng)計導論（第2版）》中，既包含基本的分析技術(shù)，也包括復雜的分析過程，為從事動物科學和獸醫(yī)科學、生物科學以及農(nóng)學專業(yè)的學生和研究人員提供重要的學習和參考材料。
　　《動物科學生物統(tǒng)計導論（第2版）》是一本優(yōu)秀的生物統(tǒng)計學圖書，應(yīng)該成為所有動物科學工作人員的必備書籍。本書內(nèi)容全面，涵蓋動物科學生物統(tǒng)計的各個方面；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)驗的動物科學研究人員更新統(tǒng)計學知識和提高技能。對于進行動物科學研究的年輕學者，可以利用本書學習更多的試驗設(shè)計和分析方法。本書適用于每一位希望計算標準試驗設(shè)計檢驗功效的人員，以及利用sAs進行動物科學生物統(tǒng)計教學工作的教師。

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
　習題
第2章 概率
　2.1 簡單事件的概率規(guī)則
　2.2 計算規(guī)則
　2.3 復合事件
　2.4 貝葉斯定理
　習題
第3章 隨機變量及其分布
　3.1 隨機變量的數(shù)學期望和方差
　3.2 離散性隨機變量的概率分布
　3.3 連續(xù)性隨機變量的概率分布
　習題
第4章 總體和樣本
　4.1 隨機變量的函數(shù)和抽樣分布
　4.2 中心極限定理
　4.3 非正態(tài)分布統(tǒng)計數(shù)
　4.4 自由度
第5章 參數(shù)估計
　5.1 點估計
　5.2 最大似然估計
　5.3 區(qū)間估計
　5.4 正態(tài)分布總體的參數(shù)估計
　習題
第6章 假設(shè)檢驗
　6.1 單個總體均數(shù)的假設(shè)檢驗
　6.2 兩個總體均數(shù)差異的假設(shè)檢驗
　6.3 單個總體比例的假設(shè)檢驗
　6.4 兩個總體比例差異的假設(shè)檢驗
　6.5 觀測頻數(shù)和期望頻數(shù)的差異的X2檢驗
　6.6 多個總體比例的差異的假設(shè)檢驗
　6.7 總體方差的假設(shè)檢驗
　6.8 兩個總體方差的差異的假設(shè)檢驗
　6.9 利用置信區(qū)間進行假設(shè)檢驗
　6.10 假設(shè)檢驗的統(tǒng)計學意義和實際意義
　6.11 統(tǒng)計推斷錯誤的類型和檢驗功效
　6.12 樣本含量
　6.13 等效檢驗
　習題
第7章 簡單線性回歸
　7.1 簡單回歸模型
　7.2 回歸參數(shù)的估計——最小二乘法
　7.3 殘差及其性質(zhì)
　7.4 回歸參數(shù)的估計——最大似然估計
　7.5 參數(shù)估計量的數(shù)學期望和方差
　7.6 參數(shù)的假設(shè)檢驗——學生氏t檢驗
　7.7 參數(shù)的置信區(qū)間
　7.8 反應(yīng)變量的平均值和預測值的置信區(qū)間
　7.9 總變異的分解
　7.10 假設(shè)檢驗——F檢驗
　7.11 似然比檢驗
　7.12 決定系數(shù)
　7.13 簡單線性回歸的矩陣算法
　7.14 簡單線性回歸的SAS舉例
　7.15 檢驗功效
　習題
第8章 相關(guān)
　8.1 相關(guān)系數(shù)的估計和假設(shè)檢驗
　8.2 偏相關(guān)
　8.3 秩相關(guān)
　習題
第9章 多重線性回歸
　9.1 兩個獨立變量
　9.2 偏平方和與順序平方和
　9.3 用似然比檢驗?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——F檢驗
　11.4 組均值的估計
　11.5 最大似然估計
　11.6 似然比檢驗
　11.7 組均值間的多重比較
　11.8 方差同質(zhì)性檢驗
　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
　習題
第12章 單因素隨機效應(yīng)的方差分析
　12.1 單因素隨機效應(yīng)模型
　12.2 假設(shè)檢驗
　12.3 組均值的預測
　12.4 方差組分估計
　12.5 組內(nèi)相關(guān)
　12.6 最大似然估計
　12.7 約束最大似然估計
　12.8 單因素隨機效應(yīng)模型的SAS舉例
　12.9 單因素方差分析模型的矩陣算法
　習題
第13章 混合模型
　13.1 隨機效應(yīng)的預測
　13.2 最大似然估計
　13.3 約束最大似然估計
第14章 試驗設(shè)計的概念
　14.1 試驗單位和重復
　14.2 試驗誤差
　14.3 試驗設(shè)計的精確性
　14.4 試驗誤差的控制
　14.5 非均衡資料和缺失數(shù)據(jù)
　14.6 試驗所需的重復數(shù)
第15章 區(qū)組化
　15.1 隨機完全區(qū)組設(shè)計
　15.2 隨機區(qū)組設(shè)計——每個處理和區(qū)組有兩個或更多試驗單位
　15.3 隨機區(qū)組設(shè)計的檢驗功效
　15.4 隨機區(qū)組設(shè)計的缺失數(shù)據(jù)
　15.5 非參數(shù)檢驗
　習題
第16章 交變設(shè)計
　16.1 簡單交變設(shè)計
　16.2 有時期效應(yīng)影響的交變設(shè)計
　16.3 拉丁方設(shè)計
　16.4 多個拉丁方交變設(shè)計
　習題
第17章 析因試驗
　17.1 二因素析因試驗
　習題
第18章 系統(tǒng)（巢式）設(shè)計
　18.1 二因素系統(tǒng)設(shè)計
第19章 再論區(qū)組
　19.1 圈、畜欄和牧場的區(qū)組化
　19.2 雙區(qū)組
第20章 裂區(qū)設(shè)計
　20.1 裂區(qū)設(shè)計一主區(qū)為隨機區(qū)組
　20.2 裂區(qū)設(shè)計一主區(qū)完全隨機設(shè)計
　習題
第21章 協(xié)方差分析
　21.1 有協(xié)變量的完全隨機設(shè)計
　21.2 回歸斜率間差異的檢驗
第22章 重復度量觀測值
　22.1 重復度量間的同質(zhì)方差和協(xié)方差
　22.2 重復度量觀察值間的異質(zhì)方差和協(xié)方差
　22.3 隨機系數(shù)回歸
　22.4 考慮基線度量值
　22.5 重復度量分析中的數(shù)據(jù)缺失
第23章 數(shù)量處理水平分析
　23.1 失擬檢驗
　23.2 多項式正交比較
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——ROC曲線
　24.3 Probit模型
　24.4 對數(shù)線性模型
　習題答案
附錄A：向量和矩陣
附錄B：統(tǒng)計用表
參考文獻
主題索引

編輯推薦

　　由克羅地亞薩格勒布大學Miroslav Kaps和美國哥倫比亞大學William R.Lamberson合著的《動物科學生物統(tǒng)計導論（第2版）》，是專門針對從事動物科學的大學生、研究生及科研人員的教材，也可供動物醫(yī)學、農(nóng)學及其他從事生命科學的教學科研人員參考?！　≡摬拷滩陌藥缀跛袆游锟茖W研究和生產(chǎn)中能夠用到的所有問題統(tǒng)計分析方法。深奧難懂的生物統(tǒng)計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?！　　秳游锟茖W生物統(tǒng)計導論（第2版）》包括了生物統(tǒng)計學用到的概率論和線性代數(shù)基礎(chǔ)知識，這方面基礎(chǔ)較差的學生不用再參考其他書籍。另外，本教材以實用為目的，因此沒有過多的統(tǒng)計學原理介紹，一般是通過實例講解生物統(tǒng)計學基本知識；對于較復雜的內(nèi)容，如關(guān)于離散依變量分析，只是簡單介紹了應(yīng)用統(tǒng)計學軟件必須有的統(tǒng)計學知識。因此，本教材是非統(tǒng)計學專業(yè)的動物學類專業(yè)的一部優(yōu)秀教材。

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