生物科學生物技術系列

前言

生物統(tǒng)計學是一門探討如何從不完整的信息中獲取科學可靠的結論從而進一步進行生物學實驗研究的設計、取樣、分析、資料整理與推論的科學，不僅在傳統(tǒng)生物學、醫(yī)學、藥學和農學中被廣泛應用，在現(xiàn)代分子生物學、各種組學研究中也是不可缺少的工具。無論是試驗設計、數據描述，還是試驗結果的科學分析和推斷，都需要以生物統(tǒng)計學的相關理論和方法為依據。因此，生物統(tǒng)計學是生命領域不同專業(yè)學生都應該掌握的一門重要工具課，是許多高等院校生物學、醫(yī)學、藥學和農學等專業(yè)的必修課程。生物統(tǒng)計學的理論性和實踐性較強，且涉及的內容、公式和抽象概念較多，需要一定的數學基礎和較強的邏輯推理能力，相對其他專業(yè)課程，具有一定難度。此外，隨著生物技術的不斷進步，統(tǒng)計分析數據量大增，僅依靠計算器進行數據分析和計算往往難度很大，且非常耗時。因此，本書根據生物統(tǒng)計學發(fā)展和教學應用特點，加強案例分析，提供SAS、DPS等實用統(tǒng)計分析軟件的簡要介紹并用例題加以說明，以便讀者能夠結合案例了解和掌握各種常用統(tǒng)計方法，并能夠使用現(xiàn)代統(tǒng)計工具幫助完成相關分析。本書由編寫組集體撰寫完成，具體章節(jié)分工為：第一章，葉子弘；第二章，王玉；第三、第四章，王江；第五、第十章，鄭榮泉；第六章，王忠華；第七章，崔海峰、張文英；第八章和附錄，陳春；第九章，張文英。全書由葉子弘和陳春統(tǒng)稿，葉子弘定稿。在本書的出版過程中，得到了化學工業(yè)出版社的大力支持，特此感謝。由于作者水平的限制，書中疏漏和錯誤之處在所難免，敬請同行專家和讀者批評指正，不勝感激。葉子弘2011年10月于杭州

內容概要

　　生物統(tǒng)計學融合了概率論、生物學與數學等知識，是生命領域不同專業(yè)學生都應該掌握的重要工具之一?！渡锟茖W生物技術系列:生物統(tǒng)計學》首先簡要介紹了生物統(tǒng)計學的概念、主要內容、發(fā)展概況和相關統(tǒng)計術語，回顧了概率、概率分布等基本知識，介紹了生物統(tǒng)計學的基礎知識和相關的統(tǒng)計分析方法（方差分析、回歸、協(xié)方差分析、相關分析等），闡述了抽樣調查和試驗設計相關的方法，介紹了數學模型模擬分析、其他統(tǒng)計方法及應用，各章重要知識點均輔以實例進行說明，并在每章后附上思考練習題。在《生物科學生物技術系列:生物統(tǒng)計學》的附錄中簡要介紹SAS、DPS這兩個功能強大且常用的統(tǒng)計分析軟件的基本用法并輔以實例。
　　本書可作為生物學、農學、醫(yī)學、畜牧學及相關專業(yè)高年級學生的生物統(tǒng)計學課程教材，也可作為相關領域或學科科研工作者的參考用書。

書籍目錄

第一章 導論
　　一、生物統(tǒng)計學概論
　　二、常用統(tǒng)計學術語
　　三、概率
　　四、概率分布
　　五、試驗資料的特征數計算
　　思考練習題
第二章 統(tǒng)計推斷
　第一節(jié) 假設檢驗的原理與方法
　　一、假設檢驗的概念
　　二、假設檢驗的步驟
　　三、雙尾檢驗與單尾檢驗
　　四、假設檢驗中的兩類錯誤
　第二節(jié) 方差的同質性檢驗
　　一、一個樣本方差的同質性檢驗
　　二、兩個樣本方差的同質性檢驗
　　三、多個樣本方差的同質性檢驗
　第三節(jié) 樣本平均數的假設檢驗
　　一、大樣本平均數的假設檢驗——u檢驗
　　二、小樣本平均數的假設檢驗——t檢驗
　第四節(jié) 樣本頻率的假設檢驗
　　一、一個樣本頻率的假設檢驗
　　二、兩個樣本頻率的假設檢驗
　第五節(jié) 檢驗
　　一、檢驗的原理與方法
　　二、適合性檢驗
　　三、獨立性檢驗
　第六節(jié) 參數的區(qū)間估計與點估計
　　一、參數區(qū)間估計和點估計的原理
　　二、一個總體平均數斕那?涔蘭樸氳愎蘭
　　三、兩個總體平均數差數－的區(qū)間估計與點估計
　　四、一個總體頻率p的區(qū)間估計與點估計
　　五、兩個總體頻率差數p1-p2的區(qū)間估計與點估計
　　思考練習題
第三章 方差分析
　第一節(jié) 方差分析的基本原理
　　一、數學模型
　　二、平方和和自由度的分解
　　三、統(tǒng)計假設的顯著性檢驗——F檢驗
　　四、多重比較
　第二節(jié) 方差分析的基本假定
　　一、方差分析滿足的三個條件
　　二、方差齊性檢驗
　第三節(jié) 單因素方差分析
　　一、組內觀測次數相等的方差分析
　　二、組內觀測次數不相等的方差分析
　第四節(jié) 二因素方差分析(有無交互作用)
　　一、無重復觀測值的二因素方差分析
　　二、具有重復觀測值的二因素方差分析
　第五節(jié) 多因素方差分析
　第六節(jié) 方差分析的數據轉換
　　一、平方根轉換
　　二、對數轉換
　　三、反正弦轉換
　　思考練習題
第四章 回歸分析
　第一節(jié) 直線回歸分析
　　一、直線回歸方程的建立
　　二、直線回歸的數學模型和基本假定
　　三、直線回歸的假設檢驗
　　四、直線回歸的區(qū)間估計
　第二節(jié) 多元線性回歸分析
　　一、多元線性回歸模型
　　二、正規(guī)方程
　　三、多元回歸方程的計算
　　四、多元線性回歸方程的方差分析
　　思考練習題
第五章 協(xié)方差分析
　第一節(jié) 協(xié)方差分析的作用和原理
　　一、協(xié)方差分析的作用
　　二、協(xié)方差的原理
　第二節(jié) 協(xié)方差分析計算及應用
　　一、協(xié)方差的計算過程
　　二、協(xié)方差的應用
　　思考練習題
第六章 相關分析
　第一節(jié) 相關分析概述
　　一、相關分析的意義
　　二、相關關系的概念
　　三、相關的種類
　第二節(jié) 一元線性相關分析
　　一、相關分析的作用
　　二、相關系數
　　三、一元線性相關分析的主要方法
　　四、相關系數的解釋與評價
　　五、相關系數的假設檢驗
　　六、直線相關分析時的注意事項
　　七、直線相關與回歸的區(qū)別與聯(lián)系
　第三節(jié) 多元線性相關分析
　　一、多元線性相關的涵義
　　二、偏相關系數的計算與檢驗
　　三、復相關系數的計算與檢驗
　　思考練習題
第七章 抽樣調查
　第一節(jié) 抽樣調查概述
　　一、抽樣調查中的基本概念
　　二、抽樣分布
　第二節(jié) 抽樣估計的基本方法
　　一、點估計
　　二、區(qū)間估計
　　三、抽樣容量的確定
　第三節(jié) 抽樣調查的基本方法
　　一、隨機抽樣法
　　二、系統(tǒng)抽樣(順序抽樣)
　　三、主觀抽樣(典型抽樣)
　第四節(jié) 抽樣方案的制訂與組織實施
　　一、設計抽樣調查方案的基本要求
　　二、抽樣方案的制訂
　　思考練習題
第八章 試驗設計與分析
　第一節(jié) 前言
　　一、試驗設計方法常用的術語
　　二、試驗誤差的來源
　　三、試驗設計的基本原則
　　四、試驗計劃的制訂
　第二節(jié) 隨機區(qū)組設計及其統(tǒng)計分析
　　一、隨機區(qū)組設計方法
　　二、試驗結果的統(tǒng)計分析——隨機區(qū)組試驗結果的統(tǒng)計分析
　　三、隨機區(qū)組設計的優(yōu)缺點
　第三節(jié) 巢式設計及其統(tǒng)計分析
　　一、巢式設計的方法
　　二、巢式設計試驗結果的方差分析
　　三、巢式設計的優(yōu)缺點
　第四節(jié) 析因法設計及其統(tǒng)計分析
　　一、析因法設計方法
　　二、析因設計試驗結果
　　三、析因法設計的應用及注意問題
　第五節(jié) 正交設計及其統(tǒng)計分析
　　一、正交表及其設計
　　二、正交試驗的統(tǒng)計分析方法——正交試驗結果分析方法
　　三、正交設計方法的應用實例一
　　四、正交設計方法的應用實例二——因素間有交互作用的正交設計與分析
　　五、正交試驗的優(yōu)缺點及應注意的問題
　第六節(jié) Plackett?Burman試驗設計法及響應面法分析法
　　一、Plackett?Burman設計法與響應面設計方法
　　二、響應面分析法試驗統(tǒng)計分析
　　三、響應面設計的應用及注意問題
　　思考練習題
第九章 數學模型模擬分析及應用
　第一節(jié) 數學模型基本概念
　　一、數學模型的定義
　　二、建立數學模型的基本理論
　　三、數據類型與模型類型
　第二節(jié) 數據模型的模擬與優(yōu)化
　　一、常用算法
　　二、算法的特點
　　三、基本方法和步驟
　第三節(jié) 幾種常用的模型及分析
　　一、廣義線性模型
　　二、邏輯斯諦克模型
　　三、蒙特卡羅模型
　　四、BP神經網絡模型
　第四節(jié) 預測
　　一、預測的概述
　　二、預測的基本方法
　　三、預測的步驟
　　四、預測的作用
　第五節(jié) 常用建模軟件
　　一、Matlab
　　二、Mathematica
　　三、Maple
　　思考練習題
第十章 其他統(tǒng)計方法及應用
　第一節(jié) 聚類分析
　　一、聚類分析的原理
　　二、聚類分析的應用
　第二節(jié) 主成分分析
　　一、主成分分析的原理
　　二、主成分分析的應用
　　三、主成分分析應用實例
　　思考練習題
附錄
附表
參考文獻

章節(jié)摘錄

版權頁：   插圖：   樣本個數又稱為樣本可能數目，是指從一個總體中可能抽取的樣本個體數。一個總體可能抽取多少個樣本，和樣本容量以及抽樣方法等因素都有關系，是一個比較復雜的問題。一個總體有多少個樣本，則樣本統(tǒng)計量就有多少種取值，從而形成該統(tǒng)計量的分布，而統(tǒng)計量的分布又是抽樣推斷的基礎。雖然在實踐上只抽取個別或少數樣本，但要判斷所取樣本的可能性必須聯(lián)系到全部可能樣本數目所形成的分布。 5.概率抽樣與非概率抽樣 從總體中抽取樣本的方法有概率抽樣和非概率抽樣兩類。概率抽樣也叫隨機抽樣，是指按照隨機原則抽取樣本。所謂隨機原則就是排除主觀意愿的干擾，使總體的每個單位都有一定的相同概率被抽選為樣本單位，每個總體單位能否入樣是隨機的。概率抽樣最基本的組織方式有：簡單隨機抽樣，分層抽樣，整體抽樣，等距抽樣等，將在本章第三節(jié)中詳細介紹。 概率抽樣能有效避免主觀選擇帶來的傾向性誤差，使得樣本資料能夠用于估計和推斷總體的數量特征，而且使這種估計和推斷得以建立在概率論和數理統(tǒng)計的科學基礎之上，可以計算和控制抽樣誤差，能夠說明估計結果的可靠程度。正因為概率抽樣具有以上特點，所以被廣泛應用于科學研究中。在不可能或者不必要進行全面調查時，常常進行概率抽樣來推斷總體。為了彌補全面調查在登記性誤差較大、間隔時間較長或調查內容不夠詳細等方面的局限性，常常也利用概率抽樣來修正或補充全面調查的結果。 非概率抽樣也叫非隨機抽樣，是指從研究目的出發(fā)，根據調查者的經驗或判斷，從總體中有意識地抽取若于單位構成樣本。重點調查、典型調查、配額抽樣、方便抽樣等就屬于非隨機抽樣。在及時了解總體大致情況、總結經驗教訓、進行大規(guī)模調查前的試點等方面，非隨機抽樣具有隨機抽樣無法取代的優(yōu)越性。但由于非隨機抽樣的效果取決于調查者的經驗、主觀判斷和專業(yè)知識，故難免摻雜調查者的主觀偏見，出現(xiàn)因人而異的結果，且容易產生傾向性誤差。此外，非隨機抽樣不能計算和控制其抽樣誤差，無法說明調查結果的可靠程度。 6.重復抽樣與不重復抽樣 從總體中按照隨機原則抽取樣本，根據抽樣的方式不同，可分為重復抽樣和不重復抽樣。 重復抽樣又稱為重置抽樣或者放回抽樣，它是指從總體中抽取樣本時，隨機抽取一個樣本單位，記錄好該被抽中的單位的有關標志表現(xiàn)后，把它放回到總體中去重新參加抽樣，再從總體中隨機抽取第二個樣本單位，記錄樣本的有關標志表現(xiàn)后，又把它放回到總體中去，如此反復抽樣，反復放回，直至抽到n個樣本單位為止。重復抽樣中每次抽選時，總體待抽選的單位數是不變的，前面被抽到的單位在后面的抽選中還有可能被抽中，這樣每次抽選的概率是相等的，n次抽取相當于n次獨立的試驗。

編輯推薦

《普通高等教育"十二五"規(guī)劃教材?精品課程教材?生物科學生物技術系列:生物統(tǒng)計學》可作為生物學、農學、醫(yī)學、畜牧學及相關專業(yè)高年級學生的生物統(tǒng)計學課程教材，也可作為相關領域或學科科研工作者的參考用書。

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