生物统计

     目录
   第一章 概论
    第一节 生物统计学发展简史
    第二节 生物统计学的地位
    第三节 统计学的几个基本概念
    一 试验与事件
    二 频率与概率
    三 总体与个体
    四 抽样与样本
    五 参数与统计量
    六 准确度和精确度
    第四节 学习生物统计
   第二章 资料整理
    第一节 统计表
    一 统计表的概念
    二 统计表的种类
    第二节 资料的分类
    一 计量资料
    二 计数资料
    第三节 数据的分组
    一 间断性变数资料的整理与分组
    二 连续性变数资料的整理和分组
    第四节 统计图
    一 统计图的作用
    二 统计图的种类
   第三章 集中趋势的度量
    第一节 算术平均数
    一 算术平均数的定义
    二 用频数分布表求平均数
    三 变数线性变换对平均数的影响
    四 用假定平均数等级法求平均数
    五 平均数的性质
    第二节 中位数 众数 几何平均数和调和平均数
    一 中位数
    二 众数
    三 几何平均数
    四 调和平均数
    第三节 5种平均数关系及评价
    一 三种平均数之间的关系
    二 对5种度量集中趋势的指标的评价
   第四章 离散性的度量
    第一节 标准差
    一 标准差的定义
    二 分组资料的计算方法
    三 变数的线性变换对标准差的影响
    四 合并资料的均方
    第二节 范围
    一 范围
    二 内百分位范围
    三 中四分位范围
    第三节 平均绝对离差
    第四节 相对离散度
   第五章 正态分布
    第一节 随机变量及分布
    一 分布
    二 随机变量
    三 离散随机变量和连续随机变量
    第二节 正态分布
    一 正态分布的概念
    二 正态分布的定义
    三 正态分布的性质
    四 与正态分布有关的表格
   第六章 抽样分布
    第一节 统计量
    一 什么叫统计量
    二 简单随机样本
    三 概率抽样
    第二节 正态总体样本平均数和均方的抽样分布
    一 样本平均数的分布
    二 样本方差的分布
    三 从一个正态总体的抽样实验
    第三节t分布
    一 t分布
    二 t分布的性质
    三 t分布表和t分布的双侧分位数表
    第四节 x2分布
    一 x2分布的定义
    二 x2分布的性质
    三 分布的适合性检验
    四 x2分布的有关表格
    第五节 F分布
    一 F分布的定义
    二 F分布的性质
   第七章 统计推断
    第一节 参数估计
    一 参数的点估计
    二 参数的区间估计
    第二节 假设检验
    一 假设检验的步骤
    二 两类错误
    第三节 单侧和双侧检验
    一 双侧检验和单侧检验的定义
    二 双侧和单侧检验实例
   第八章 两个样本平均数的比较
    第一节 两个独立样本的平均数的比较
    一 抽样分布
    二 Z检验
    三 t检验
    四 等样本含量
    五 单侧与双侧检验
    六 未知σ2 σ22，且σ21≠σ22 假设检验H0：μ1＝μ2
    第二节 样本含量的确定
    第三节配对样本平均数间的比较
    一 配对比较的计算
    二 配对比较能提高试验的精确度
   第九章 率的显著证检验
    第一节 二项分布
    一 定义
    二 二项分布的性质
    三 连续性矫正
    第二节 率的区间估计
    第三节 样本率对总体率的检验
    第四节 两个率的比较
    一 两组独立样本率的比较
    二 配对样本率的比较
    三 两个率比较时样本含量的估计
   第十章 方差分析及试验设计
    第一节 试验设计的一些概念
    第二节 试验设计三原则
    一 随机化
    二 局部控制
    三 重复
    四 试验设三原则关系图
    第三节 方差分析的基本原理
    一 平方和与自由度的剖分
    二 F分布与F检验
    三 多重比较
   第十一章 方差分析的数学模型
    第一节 模型
    一 线性模型的概念
    二 线性模型的分类
    三 按参数的性质分类的模型的基本含义
    第二节 单因子模型的平方和 均方和期望均方
    一 模型
    二 平方和 自由度和均方
    三 期望均方
    第三节 双因子交叉分组模型的平方和 均方和期望均方
    一 双因子无交互作用
    二 双因子有交互作用
    第四节 双因子套分组模型
    一 模型
    二 平方和 自由度和均方
    三 期望均方
   第十二章 完全随机化设计
    第一节 随机化分组方法
    第二节 等重复的完全随机化设计
    一 计算各项平方和与自由度
    二 建立方差分析表
    三 多重比较
    第三节 不等重复的完全随机化设计
    第四节t检验和F检验的关系
    一 t检验
    二 F检验
    第五节 完全随机化试验设计的优缺点
    一 优点
    二 缺点
   第十三章 多向分类的方差分析
    第一节 随机化完全区组设计
    一 随机区组的动物试验
    二 随机化完全区组平方和与自由度的剖分
    三 随机化完全区组设计实例
    四 配对设计与随机化完全区组设计
    五 漏失数据的处理
    六 相对效益的测度
    七随机化完全区组设计的特点
    第二节 双向区组一一拉丁方设计
    一 拉丁方实例
    二 拉丁方中漏失数据的处理
    三 效益上得益的估计
    四 拉丁方设计的优缺点
    第三节 平衡不完全区组设计
    第四节 裂区设计
    一 裂区设计的应用
    二 几种不同设计的裂区安排
    三 裂区设计实例
   第十四章 析因试验
    第一节 一些基本概念
    一 符号与定义
    二 三种效应
    三 正交比较
    第二节 两因子的析因试验
    一 22析因试验
    二 3×4析因试验
    第三节 三因子的析因试验
    第四节 系统分组
    一 次级样本含量相等的方差分析
    二 次级样本含量不等的方差分析
    三 试验单元与抽样单元
   第十五章 数据的变换
    第一节 非加性检验
    一 非加性测验法
    二 变换函数的确定
    第二节“方差同质性检验
    一 K个等含量样本的方差同质性检验
    二 k个方差同质性的Cochran检验
    三 k个方差同质性的Bartlett检验
    第三节 方差稳定性变换
    一 平方根变换
    二 对数变换
    三 反正弦变换
    四 倒数变换
   第十六章 一元线性回归
    第一节 概说
    一 什么是回归分析
    二 一元线性回归的数学模型
    三 回归分析要解决的问题
    第二节 回归分析
    一 参数β0和β：的最小二乘估计
    二 实例
    三 回归方程的显著性检验
    四 b0和51的显著性检验
    五 两条回归直线的比较
    第三节 利用回归方程进行估计和预测
    一 对β十β1X的区间估计
    二 利用回归方程进行预测
    第四节 可化为直线的曲线回归
    一 计算基本统计量
    二 建立估计的回归方程
    三 对回归方程进行显著性检验
   第十七章 多元线性回归
    第一节 多元线性回归的数学模型及短阵表示
    第二节 参数β的最小二乘估计
    一 参数β的最小二乘估计
    二 求解求逆紧凑变换法
    三 b的期望和方差
    四 实例
    第三节 二元线性回归分析
    一 回归面
    二 变量的中心化
    三 实例
    第四节 多元线性回归的检验问题
    一 回归关系的显著性检验
    二 回归系数的显著性检验
    三 回归平方和的剖分
   第十八章 相关分析
    第一节 简单相关
    一 相关系数
    二 双变量总体
    三 样本相关系数的计算
    四 相关系数的显著性检验
    五 相关关系的显著性检验
    六 ρ的置信区间估计
    七 相关系数的齐性检验
    八 相关与回归
    第二节 偏相关系数
    一 偏相关系数的定义
    二 变量的“标准化”变换
    三 偏相关系数的计算
    四 实例
    五 复相关系数
   第十九章 逐步回归
    第一节 自变量的选择
    第二节 相关系数矩阵
    第三节 实例
   第二十章 非线性模型基础
    第一节 一般线性模型与变量转换
    一 正交多项式
    二 对因变量y的一个转换族
    三 方差稳定化转换
    四 百分比观察值的转换
    五 对变量转换的评价
    第二节 非线性模型概述
    第三节 非线性最小二乘原理
    第四节 非线性模型的参数估计方法
    一 迭代算法的一般步骤及可能出现的问题
    二 Gauss－Newt0n法
    三 最速下降法
    四 阻尼最小二乘法
    五 两种直观的评价方法：方格表与等值线图
    六 非线性模型参数估计初值的选取
    第五节 模型配合的适合性与参数估计的误差
    一 模型配合效果的评价
    二 参数估计的误差
    第六节 应出于生物 农业中的非线性模型
    一 生长模型
    二 其它模型
    第七节 软件与程序
    一 SAS的］NLIN过程
    二 Fortran子程序库SSLⅡ的子程序NOLF1和NOLG1
    三 C语言函数nls1和nls2
    习题
   第二十一章 协方差分析
    第一节 协方差分析的用途
    第二节 协方差的模型与假定
    第三节 单因素的协方差分析
    第四节 两因素的协方差分析
    第五节 两个辅助变量的协方差分析对Y进行修正
   第二十二章 非参数统计
    第一节 X2检验
    一 X2分布
    二 适合性检验
    三 独立性检验
    四 费歇的2×2的精确概率计算
    五 4格表的配对检验
    六 自由度大于一的列联表
    第二节 分布的假设检验
    一 卜瓦松分布的好适度检验
    二 二项分布的好适度检验
    三 正态分布的好适度检验
    第三节 符号和符号的等级检验法
    一 符号检验
    二 成对资料的等级检验法
    三 两个组群资料的符号等级检验法
    四 多个独立样本的等级检验
    五 随机化区组设计的等级检验
    第四节 非参数的相关分析
    一 列联系数C
    二 SPearman秩相关系数rs
    三 Kendall秩相关系数t
   附一 习题集
   附二 数表
   参考文献