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內容簡介: |
杜荣骞所*的《生物统计学第4版》在第3版基础上做了进一步调整和改进。(1)特别强调了数据分析前检验正态性的重要性。并且,在数字课程部分给出了Univariate过程的Shapiro-Wilk正态性检验程序。(2)新添**2章非参数统计。用非参数统计方法,可以解决统计推断中不能满足正态性要求的一些问题。(3)对读者来信咨询比较集中的问题,如Fisher**检验法,做了详细叙述。给出了单侧、双侧检验的原理,举出实例加以说明,并与相应的
SAS程序计算结果相对照。(4)介绍了在**章编制连续型数据频数分布表时,借助于排序程序简化编制过程,提高工作效率,并能提高编制的准确性。(5
)对数字课程的安排做了重新调整,由通篇叙述改为分章叙述。并且在主教材的相关部分标出了数字课程中相应的SAS程序和释义,便于读者查找。(6)在数字课程部分给出了SAS
Enterprise Guide使用方法简介。对于不熟悉SAS程序的读者,SAS Enterprise
Guide是一个很有用的工具,不必编写SAS程序即可执行数据处理。(7)将主教材中的附录部分调整到数字课程中,以便节约篇幅,容纳*多统计学知识。如果需要这部分内容,可到网上阅读打印。《生物统计学第4版》可作为高等院校生物类专业、环境科学专业、农林、医学院校的教材,也可供有关科研人员参考。
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目錄:
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第1章 统计数据的收集与整理
1.1 总体与样本
1.2 数据类型及频数(率)分布
1.3 样本的几个特征数
习题
第2章 概率和概率分布
2.1 概率的基本概念
2.2 概率分布
2.3 总体特征数
习题
第3章 几种常见的概率分布律
3.1 二项分布
3.2 泊松分布
3.3 另外几种离散型概率分布
3.4 正态分布
3.5 另外几种连续型概率分布
3.6 中心极限定理
习题
第4章 抽样分布
4.1 从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布
4.2 从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布
习题
第5章 统计推断
5.1 单个样本的统计假设检验
5.2 两个样本的差异显著性检验
习题
第6章 参数估计
6.1 点估计
6.2 区间估计
习题
第7章 拟合优度检验
7.1 拟合优度检验的一般原理
7.2 拟合优度检验方法
7.3 独立性检验
习题
第8章 单因素方差分析
8.1 方差分析的基本原理
8.2 固定效应模型
8.3 随机效应模型
8.4 多重比较
8.5 方差分析应具备的条件
习题
第9章 两因素及多因素方差分析
9.1 两因素方差分析中的一些基本概念
9.2 固定模型
9.3 随机模型
9.4 混合模型
9.5 两个以上因素的方差分析
9.6 缺失数据的估计
9.7 变换
习题
第10章 一元回归及简单相关分析
10.1 回归与相关的基本概念
10.2 一元线性回归方程
10.3 一元线性回归的检验
10.4 一元非线性回归
10.5 相关
习题
第11章 多元回归及复相关分析
11.1 多元线性回归方程
11.2 复相关分析
11.3 逐步回归分析
习题
第12章 非参数统计
12.1 Wilcoxon(威尔科克森)秩和检验
12.2 符号检验
12.3 秩相关
12.4 游程检验
习题
第13章 实验设计
13.1 实验设计的基本原则
13.2 实验计划书的编制
13.3 简单实验设计
13.4 单因素实验设计
13.5 两因素实验设计
13.6 正交设计
习题
附表
参考文献
参考书目
索引
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