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『簡體書』生物统计学基础

書城自編碼： 3661121
分類：簡體書→大陸圖書→自然科學→生物科學
作者： [美]罗斯纳[Rosner，B.]
國際書號(ISBN)： 9787030103949
出版社： 科学出版社
出版日期： 2021-08-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 222.5

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本书电子内容请至https://www.ecsponline.com/goods.php?id=47693，登录后下载
內容簡介：
《生物统计学基础》是国外优秀教材Fundamentals of Biostatistics（第五版）的中译本，由哈佛大学具有丰富教学经验的一流教授编写。
　　《生物统计学基础》是介绍生物统计学重要知识和基本应用的导论性教材。《生物统计学基础》运用丰富的医学和生物学实例及流程图，生动形象地阐明了生物统计学的概念内涵和方法公式。为了便于读者自学，《生物统计学基础》尽量贯穿初等数学讨论，而不过多涉及高等数学证明，并且每章末附摘要、练习题和参考文献，书末有习题解答、索引。
目錄：
目录
第1章 概述 1
参考文献 4
第2章 描述性统计 5
2.1 绪言 5
2.2 位置测度 7
2.2.1 算术均数 7
2.2.2 中位数 8
2.2.3 算术平均与中位数的比较 10
2.2.4 众数 11
2.2.5 几何平均 12
2.3 算术平均数的某些性质 13
2.4 离散性测度 14
2.4.1 极差 14
2.4.2 分位数 15
2.4.3 方差与标准差 16
2.5 方差与标准差的某些性质 18
2.6 变异系数 19
2.7 分组数据 21
2.8 图示法 24
2.8.1 条形图 24
2.8.2 直方图 25
2.8.3 茎叶图 25
2.8.4 盒形图 28
2.9 病例研究1：儿童的神经及心理机能遭受铅暴露的效应研究 30
2.10 病例研究2：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 31
2.11 摘要 33
练习题 33
参考文献 41
第3章 概率 42
3.1 绪言 42
3.2 概率的定义 42
3.3 某些有用的概率记号 44
3.4 概率的乘法规则 46
3.5 概率的加法规则 48
3.6 条件概率 50
3.7 Bayes规则与筛选检验 53
3.7.1 ROC曲线 57
3.8 患病率与发病率 59
3.9 摘要 60
练习题 60
参考文献 73
第4章 离散概率分布 75
4.1 绪言 75
4.2 随机变量 75
4.3 离散随机变量的概率质量函数 76
4.3.1 概率分布与样本分布间的关系 77
4.4 离散随机变量的期望值 78
4.5 离散随机变量的方差 79
4.6 离散随机变量的累加分布函数 81
4.7 排列与组合 82
4.8 二项分布 85
4.8.1 使用二项分布表 87
4.8.2 使用电子表 89
4.9 二项分布的期望值 91
4.10 泊松分布 92
4.11 泊松概率的计算 96
4.11.1 使用泊松表 96
4.11.2 泊松分布的电子表 96
4.12 泊松分布的期望值与方差 97
4.13 泊松分布与二项分布的近似 98
4.14 摘要 100
练习题 101
参考文献 114
第5章 连续概率分布 115
5.1 绪言 115
5.2 一般概念 115
5.3 正态分布 118
5.4 标准正态分布的性质 121
5.4.1 使用正态表 122
5.5 转换N(μ，σ2)分布到N(0，1)分布 126
5.6 随机变量的线性组合 130
5.6.1 相依性随机变量 131
5.7 二项分布的正态近似 134
5.8 泊松分布的正态近似 140
5.9 摘要 142
练习题 142
参考文献 154
第6章 估计 155
6.1 绪言 155
6.2 总体与样本的关系 156
6.3 随机数表 157
6.4 随机化临床试验 161
6.4.1 随机化临床试验的设计特性 163
6.5 一个分布中均数的估计 165
6.5.1 点估计 165
6.5.2 均值的标准误差 168
6.5.3 中心极限定理 171
6.5.4 区间估计 173
6.5.5 t分布 174
6.6 疾病研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 180
6.7 方差的估计 180
6.7.1 点估计 180
6.7.2 卡方分布 181
6.7.3 区间估计 183
6.8 二项分布的估计 185
6.8.1 点估计 185
6.8.2 区间估计——正态理论法 186
6.8.3 区间估计——精确法 187
6.9 泊松分布的估计 189
6.9.1 点估计 189
6.9.2 区间估计 190
6.10 单侧置信区间 192
6.11 摘要 194
练习题 194
参考文献 202
第7章 假设检验：单样本推断 204
7.1 绪言 204
7.2 一般概念 204
7.3 正态分布均值的单样本检验：单侧备择 207
7.4 正态分布均值的单样本检验：双侧备择 214
7.4.1 单样本的z-检验 218
7.5 检验的功效 219
7.5.1 单侧备择 219
7.5.2 双侧备择 224
7.6 样本量的决定 226
7.6.1 单侧备择下求样本量 226
7.6.2 双侧备择下求样本量 229
7.6.3 基于置信区间宽度的样本量估计 231
7.7 假设检验与置信区间的关系 232
7.8 正态分布中方差的单样本卡方检验(H0：σ2=σ02) 234
7.9 二项分布的单样本检验 237
7.9.1 正态理论法 237
7.9.2 精确方法 239
7.9.3 功效及样本量的估计 241
7.10 泊松分布的单样本推断 242
7.11 病例研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究 247
7.12 摘要 248
练习题 249
参考文献 259
第8章 假设检验：两样本的推断 260
8.1 绪言 260
8.2 匹配t检验 261
8.3 两匹配样本均值比较的区间估计 265
8.4 等方差的两独立样本均值比较的t检验 266
8.5 两独立样本均值比较的区间估计（等方差情形） 269
8.6 两方差的相等性检验 271
8.6.1 F分布 272
8.6.2 F检验 273
8.7 不相同方差下两个独立样本的t检验 277
8.8 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 282
8.9 奇异值的处理 283
8.10 均值比较中样本量及功效的估计 289
8.10.1 样本量的估计 289
8.10.2 功效的估计 290
8.11 纵向研究中样本量的估计 291
8.12 摘要 294
练习题 295
参考文献 314
第9章 非参数检验 317
9.1 绪言 317
9.2 符号检验（匹配数据） 318
9.2.1 正态化理论法 319
9.2.2 精确方法 322
9.3 Wilcoxon符号-秩检验（匹配数据） 323
9.4 Wilcoxon秩-和检验 328
9.5 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 332
9.6 摘要 333
练习题 333
参考文献 339
第10章 假设检验：类型数据 340
10.1 绪言 340
10.2 二项比例问题的两样本检验 340
10.2.1 正态理论法 341
10.2.2 列联表法 344
10.2.3 使用列联表法做显著性检验 347
10.2.4 2×2列联表中Yate-修正卡方检验的简单计算公式 352
10.3 Fisher精确检验 354
10.3.1 超几何分布 356
10.4 两样本匹配数据中，二项比例的检验(McNemars Test) 359
10.4.1 正态理论检验 361
10.4.2 精确检验 363
10.5 在两个二项比例的比较中，样本量及功效的估计 366
10.5.1 独立样本 366
10.5.2 配对样本 368
10.5.3 临床试验中的样本量及功效 370
10.6 R×C列联表 374
10.6.1 R×C列联表中关联性的检验 374
10.6.2 二项比例中倾向性的卡方检验 377
10.6.3 Wilcoxon秩-和检验与倾向性卡方检验的关系 381
10.7 卡方拟合优度检验 383
10.8 卡帕统计量 386
10.9 摘要 390
练习题 392
参考文献 406
第11章 回归和相关方法 408
11.1 绪言 408
11.2 一般概念 408
11.3 拟合回归直线——小二乘方法 412
11.4 回归线中关于参数的推断 415
11.4.1 简单线性回归的F检验 417
11.4.2 简单线性回归的t检验 422
11.5 线性回归的区间估计 425
11.5.1 回归参数的区间估计 425
11.5.2 预测值的区间估计 426
11.6 回归线的拟合优度 428
11.7 相关系数 432
11.7.1 样本相关系数(r)与总体相关系数(p)之间的关系 433
11.7.2 样本回归系数(b)与样本相关系数(r)的关系 433
11.8 相关系数的统计推断 435
11.8.1 对相关系数的单样本t检验 435
11.8.2 相关系数的单样本z检验 437
11.8.3 相关系数的区间估计 440
11.8.4 检验相关系数的样本量估计 441
11.8.5 相关系数的两样本检验 443
11.9 多重线性回归 445
11.9.1 回归方程的估计 445
11.9.2 假设检验 448
11.9.3 拟合的优良性准则 453
11.10 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 464
11.11 偏相关和多重相关 471
11.11.1 偏相关 471
11.11.2 多重相关 472
11.12 秩相关 472
11.13 摘要 477
练习题 479
参考文献 487
第12章 多组样本的推断 489
12.1 单向方差分析绪言 489
12.2 单向方差分析——固定效应模型 489
12.3 单向方差分析(ANOVA)的假设检验——固定效应模型 490
12.3.1 用F检验作组间均数的综合比较 491
12.4 单向方差分析(ANOVA)中，在指定组之间作比较 495
12.4.1 指定两组之间作比较的t检验 495
12.4.2 线性约束 500
12.4.3 多重比较——Bonferroni法 502
12.4.4 线性约束下的多重比较Scheffe法 505
12.5 病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究 507
12.5.1 单向ANOVA的应用 507
12.5.2 单向ANOVA与多重回归的关系 510
12.5.3 单向协方差分析 514
12.6 双向方差分析 516
12.6.1 双向ANOVA中的假设检验 517
12.6.2 双向协方差分析 521
12.7 Kruskal-Wallis检验 523
12.7.1 Kruskal-Wallis检验中的两两比较 526
12.8 单向ANOVA——随机效应模型 528
12.9 组（或类）内相关系数 534
12.10 摘要 538
练习题 538
参考文献 550
第13章 流行病研究中的设计与分析技术 551
13.1 绪言 551
13

 

 

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