醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計

內容概要

《醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計（第4版）》為普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材及全國高等醫(yī)藥院校規(guī)劃教材，是由全國17所醫(yī)藥院校長期從事數(shù)學教學工作的教師聯(lián)合對第3版教材再次修改完善、編寫而成的第4版教材。全書分9章，內容包括概率論基本知識、統(tǒng)計學重要概念與方法、正交試驗設計等內容。《醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計（第4版）》的編寫既體現(xiàn)了數(shù)學學科本身的科學性與系統(tǒng)性，同時又注重其在醫(yī)藥學科里的應用。全書文字簡潔、內容精練、由淺入深。每章后配有習題，同時還有《醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計學習輔導》（第3版）配套使用。
《醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計（第4版）》可供醫(yī)藥院校各專業(yè)各層次的學生使用，也可作為醫(yī)藥工作者學習數(shù)理統(tǒng)計的參考書。

作者簡介

馬志慶、周介南、楊松濤、尹立群、錢微微、王世欽、鄭潔鋼、胡靈芝、趙文峰、陳麗君

書籍目錄

第4版編寫說明第一章 事件與概率1-1 隨機事件及其運算1-1.1 隨機事件1-1.2 事件之間的關系及運算1-2 事件的概率1-2.1 概率的統(tǒng)計定義1-2.2 概率的古典定義1-3 概率的運算1-3.1 加法定理1-3.2 條件概率、概率的乘法定理1-4 全概率與逆概率公式1-4.1 全概率公式1-4.2 逆概率公式(貝葉斯公式)習題一第二章 隨機變量的概率分布與數(shù)字特征2-1 隨機變量與離散型隨機變量的概率分布2-1.1 隨機變量2-1.2 離散型隨機變量的概率函數(shù)2-1.3 離散型隨機變量的分布函數(shù)2-2 常用的離散型隨機變量的概率分布2-2.1 二項分布2-2.2 泊松分布(稀有事件模型)2-2.3 其他離散型變量的分布2-3 連續(xù)型隨機變量的概率分布2-3.1 連續(xù)型隨機變量的概率分布2-3.2 正態(tài)分布(高斯分布)2-3.3 其他連續(xù)型變量的分布2-4 隨機變量的數(shù)字特征2-4.1 均數(shù)(數(shù)學期望)2-4.2 方差和標準差2-4.3 變異系數(shù)(相對標準差)2-5 三種重要分布的漸近關系2-5.1 二項分布的泊松近似2-5.2 二項分布的正態(tài)近似2-5.3 泊松分布的正態(tài)近似習題二第三章 隨機抽樣和抽樣分布3-1 隨機抽樣3-1.1 總體與樣本3-1.2 簡單隨機抽樣3-2 樣本的數(shù)字特征3-2.1 統(tǒng)計量3-2.2 樣本的數(shù)字特征3-3 抽樣分布3-3.1 樣本均數(shù)的u分布3-3.2 χ2分布3-3.3 t分布3-3.4 F分布3-4 概率分布的擬合及其應用3-4.1 經驗分布3-4.2 正態(tài)概率分布及應用3-4.3 對數(shù)正態(tài)概率分布及應用3-4.4 韋布爾概率分布及應用習題三第四章 總體的參數(shù)估計4-1 參數(shù)點估計4-1.1 點估計4-1.2 正態(tài)分布總體參數(shù)的點估計4-1.3 二項分布和泊松分布的點估計4-2 總體參數(shù)的區(qū)間估計4-2.1 區(qū)間估計的概念4-2.2 正態(tài)總體均數(shù)μ的區(qū)間估計4-2.3 正態(tài)總體方差σ2的區(qū)間估計4-3 離散型總體參數(shù)的區(qū)間估計4-3.1 二項分布參數(shù)p的區(qū)間估計4-3.2 泊松分布參數(shù)λ的置信區(qū)間習題四第五章 總體參數(shù)的假設檢驗5-1 假設檢驗的基本思想5-1.1 問題的提出5-1.2 假設檢驗的基本思想5-1.3 假設檢驗中的兩類錯誤5-2 單個正態(tài)總體的參數(shù)檢驗5-2.1 單個正態(tài)總體均數(shù)μ的假設檢驗5-2.2 單個正態(tài)總體方差的假設檢驗5-3 兩個正態(tài)總體的參數(shù)檢驗5-3.1 兩個正態(tài)總體的方差齊性檢驗5-3.2 配對比較兩個正態(tài)總體均數(shù)的檢驗5-3.3 成組比較兩個正態(tài)總體均數(shù)的檢驗5-4 離散型變量總體參數(shù)的假設檢驗5-4.1 單個總體率的假設檢驗5-4.2 兩個總體率的假設檢驗5-5 列聯(lián)表中獨立性的檢驗5-5.1 2×2列聯(lián)表(四格表)中的獨立性檢驗5-5.2 R×C列聯(lián)表中獨立性的檢驗5-6 參照單位法5-6.1 Ridit分析5-6.2 用置信區(qū)間作顯著性檢驗習題五第六章 方差分析6-1 基本概念6-1.1 試驗指標6-1.2 因素6-1.3 水平6-2 單因素方差分析6-2.1 數(shù)學模型6-2.2 方差分析的原理與步驟6-2.3 單因素方差分析的計算6-2.4 方差齊性檢驗的步驟6-3 兩兩間多重比較的檢驗法6-3.1 q檢驗法(Tukey HSD法)6-3.2 S檢驗法(Fisher LSD檢驗法)6-4 兩因素試驗的方差分析6-4.1 無重復試驗6-4.2 有重復試驗習題六第七章 非參數(shù)檢驗7-1 配對符號秩和檢驗(Wilcoxon配對法)7-1.1 配對比較的符號秩和檢驗7-1.2 樣本中位數(shù)與總體中位數(shù)比較的符號秩和檢驗7-2 完全隨機設計兩樣本比較的秩和檢驗(Wilcoxon兩樣本比較法)7-2.1 原始數(shù)據(jù)的兩樣本比較7-2.2 頻數(shù)表資料的兩樣本比較7-3 完全隨機設計多樣本比較的秩和檢驗(H檢驗法)7-3.1 原始資料多樣本比較的秩和檢驗7-3.2 頻數(shù)表資料的多樣本比較秩和檢驗7-4 配伍組設計多個樣本比較的秩和檢驗(Friedman秩和檢驗)7-5 兩兩比較的秩和檢驗7-5.1 多個樣本間兩兩比較的秩和檢驗7-5.2 配伍組設計兩兩比較的秩和檢驗7-5.3 多個實驗組分別與一個對照組比較的秩和檢驗7-6 中位數(shù)檢驗法和游程檢驗7-6.1 中位數(shù)檢驗法7-6.2 游程檢驗7-7 等級相關分析(Spearman法)習題七第八章 相關與回歸8-1 相關8-1.1 散點圖8-1.2 相關系數(shù)的概念8-1.3 相關系數(shù)的檢驗8-2 線性回歸方程8-2.1 一元線性模型8-2.2 線性回歸方程8-2.3 預測與控制8-2.4 多元線性回歸與一元非線性回歸的簡介8-3 ED50和LD50估計8-3.1 概率單位法8-3.2 序貫法(上下法)習題八第九章 正交試驗設計9-1 正交表與交互作用9-1.1 正交表9-1.2 交互作用9-2 用正交表安排試驗9-2.1 交互作用可忽略的多因素試驗9-2.2 交互作用存在的多因素試驗9-2.3 正交試驗方案的合理性解釋9-3 正交試驗的數(shù)據(jù)分析9-3.1 試驗結果的直觀分析9-3.2 試驗結果的方差分析9-4 多指標試驗9-4.1 綜合加權評分法9-4.2 綜合平衡法9-5 正交試驗設計的靈活應用9-5.1 不等水平試驗9-5.2 有重復試驗的方差分析習題九附表附表1 二項分布累積概率P(X≥k)值表附表2 泊松分布累積概率P(X≥k)值表附表3 標準正態(tài)概率密度φ(x)值表附表4 標準正態(tài)分布函數(shù)Φ(x)值表附表5 標準正態(tài)分布的臨界值表附表6 χ2分布的臨界值表附表7 t分布的臨界值表附表8 F分布的臨界值表附表9 多重比較中的q表附表10 多重比較中的S表附表11 二項分布參數(shù)p的置信區(qū)間表附表12 泊松分布參數(shù)的置信區(qū)間表附表13 相關系數(shù)臨界值表附表14 百分率與概率單位換算表附表15 配對比較符號秩和檢驗用T界值表附表16 兩樣本比較秩和檢驗用T界值表附表17 三樣本比較秩和檢驗用H界值表附表18 配伍組試驗秩和檢驗用M界值表附表19 游程個數(shù)檢驗用r界值表附表20 Spearman等級相關系數(shù)rs界值表附表21 常用正交表習題答案

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   第一章 事件與概率 數(shù)理統(tǒng)計方法是以概率論為理論基礎，通過一定的設計來收集數(shù)據(jù)和進行整理分析，以部分資料推斷總體的一種方法，用它去研究大量隨機現(xiàn)象的規(guī)律性。由于概率和隨機事件是聯(lián)系在一起的，故事件和概率都是數(shù)理統(tǒng)計中最基本的概念。 本章將介紹隨機事件、事件的概率及其運算。 §1—1 隨機事件及其運算 1—1.1 隨機事件 當我們多次觀察自然現(xiàn)象和社會現(xiàn)象后，會發(fā)現(xiàn)許多事情在一定條件下必然會發(fā)生或者必然不會發(fā)生。例如，純凈的水在一個大氣壓下，溫度是0℃時必然結冰，在20℃時必然不會結冰，在100℃時必然沸騰，在80℃時必然不會沸騰；又如，把鋅放入稀硫酸一定會逸出氫氣，而永動機存在是不可能的。這種完全可以預言其結果的現(xiàn)象是一種確定性現(xiàn)象，叫必然現(xiàn)象。 另一類現(xiàn)象，在一定條件下，不可能事前完全準確地預言其結果，也就是它有多種可能發(fā)生的結果，是一種不確定性現(xiàn)象，這類現(xiàn)象稱為偶然現(xiàn)象。例如，拋起一枚硬幣落地時究竟哪一面朝上？從一批針劑中抽取一支來檢驗，其結果可能是正品，也可能是次品，在抽取之前是無法肯定的。偶然現(xiàn)象也稱為隨機現(xiàn)象。 對各種現(xiàn)象的“觀察”稱為試驗，對隨機現(xiàn)象的“觀察”就稱為隨機試驗。隨機試驗具有下列特征： （1）在相同條件下，可以重復進行； （2）各次試驗結果不一定相同，而且每次試驗之前不能預先判斷哪一個結果發(fā)生； （3）所有可能的試驗結果是預先可以明確的，并且在每一次試驗中必有其中一個結果出現(xiàn)。 對某種現(xiàn)象的“觀察”而得到的結果就稱為事件。在一定條件下，試驗結果中必然出現(xiàn)的事件稱為必然事件，記為Ω。例如，{純凈的水在一個大氣壓下，加熱到100℃沸騰}=σ，{物體會熱脹冷縮}=Ω。反之，那種在一定條件下試驗結果中必然不出現(xiàn)的事件稱為不可能事件，記為￠。例如，{x2+1=0有實數(shù)解}=￠，{人的壽命可達200歲}=￠等。 隨機試驗觀察的是隨機現(xiàn)象，在一定條件下，試驗結果中可能出現(xiàn)，也可能不出現(xiàn)的事件稱為隨機事件，簡稱事件。隨機事件一般用大寫字母A，B，C等表示。例如，投擲一個硬幣，這個隨機試驗中有兩個事件A={出正面}和B={出反面}。必然事件與不可能事件可以說不是隨機事件，但為了研究方便起見，把必然事件與不可能事件作為隨機事件的兩個極端來統(tǒng)一處理。

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