基础生物统计学

生物统计学是数理统计的原理和方法在生物科学巾的具体应用。在生命科学领域的科研和生产实践中产生大量的数量资料，生物统计学可以帮助研究工作者从大量繁杂的数量资料中整理和分析出准确的信息。本书系统地介绍了数理统计学的基本原理和方法，重点介绍了数量资料的整理，描述性统计量，抽样分布，假设检验的原理，f检验、方差分析、简单相关与回归，X 2适合性和独立性检验，同时对试验设计及其统计分析进行了叙述。《BR》本书附录部分就如何利用Excel和SPSS解决描述统计、f检验、单向和双向方差分析及相关和回归分析等相应章节的实例进行了介绍，有利于读者更好地解决科研中遇到的数理统计问题。《BR》

目录
前言
**章 引言 (1)
§1.1 数理统计学的定义 (1)
§1.2 数理统计学的发展简史 (3)
第二章 数据分析导论 (4)
§2.1 变量和数据的类型 (4)
§2.2 总体和样本 (5)
§2.3 数据的整理 (6)
§2.4 特征数 (15)
习题 (23)
第三章 概率分布 (24)
§3.1 离散型随机变量 (24)
§3.2 二项分布 (26)
§3.3 Poisson分布 (29)
§3.4 连续型随机变量 (31)
§3.5 正态分布 (32)
§3.6 大数法则与中心极限定理 (36)
习题 (36)
第四章 抽样分布 (38)
§4.1 定义 (38)
§4.2 样本平均数的抽样分布 (39)
§4.3 总体平均数的置信区间 (42)
§4.4 总体方差的置信区间 (45)
§4.5 总体百分比值的置信区间 (46)
习题 (47)
第五章 假设检验 (48)
§5.1 假设检验的基本思路 (48)
§5.2 假设检验的基本方法 (49)
§5.3 两种类型的错误 (50)
§5.4 一个样本平均数的假设检验 (52)
§5.5 一个样本方差的假设检验 (54)
§5.6 两个样本方差的假设检验 (54)
§5.7 两个独立样本平均数的检验 (56)
§5.8 两个成对样本平均数的检验 (59)
§5.9 二项变量的假设检验 (61)
习题 (63)
第六章 方差分析 (64)
§6.1 固定因素模型(Model I ANOVA) (65)
§6.2 随机因素模型(Model Ⅱ ANOVA) (68)
§6.3 随机化完全区组试验设计方差分析 (69)
§6.4 多重比较 (73)
§6.5 数据变换 (76)
习题 (84)
第七章 线性回归和相关 (85)
§7.1 简单线性回归 (86)
§7.2 简单相关分析 (97)
§7.3 曲线问题线性化 (100)
习题 (103)
第八章 χ2检验 (105)
§8.1 χ2适合性检验 (105)
§8.2 r×k是列联表χ2检验 (110)
§8.3 Yates’χ2值的连续性校正 (114)
习题 (115)
第九章 试验设计 (117)
§9.1 试验设计的基本原理 (117)
§9.2 取样技术 (121)
§9.3 样本含量的确定 (124)
§9.4 简单试验设计 (126)
§9.5 随机化完全区组设计 (129)
§9.6 拉丁方设计 (130)
§9.7 平衡不完全区组设计 (132)
§9.8 裂区设计 (136)
§9.9 正交设计 (139)
习题 (146)
参考文献 (148)
附录A Excel电子表格统计功能简介 (150)
附录B SPSS统计分析实例 (162)
附录C 分布函数与临界值表 (179)
附录D 平衡不完全区组设计表 (191)
附录E 正交表 (194)