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生物與醫學統計基礎

  • 作者：編者:林建忠
  • 出版社：上海交大
  • ISBN：9787313219008
  • 出版日期：2019/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：364
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書介紹了生物與醫藥學統計中常用的數據分析與建模方法，內容包括基礎數理統計、列聯表分析、回歸分析、多元統計分析、生存分析和馬爾柯夫鏈模型數據分析等統計分支學科的基礎內容，每章結合生物與醫藥學的實際數據進行數據分析和建模方法的講解。此外，每章還配備了一定數量的習題與上機實驗題。
    本書可作為普通高等院校農學、生命科學和醫藥學專業研究生基礎課程教材，也可作為這些專業大四學生和其他非統計類學科研究生的教學參考書。
作者介紹
編者:林建忠
目錄
l  概率論基礎知識
  1.1  隨機事件及其概率
  1.2  概率的定義
  1.3  隨機變數及其分佈函數
  1.4  一元隨機變數的數字特徵
  1.5  多維隨機變數及其分佈
  1.6  大數定律與中心極限定理
  1.7  習題1
2  樣本描述與抽樣分佈
  2.1  總體和樣本
  2.2  數據類型
  2.3  樣本分佈
  2.4  樣本統計量
  2.5  一些常用的抽樣分佈
  2.6  習題2
3  參數估計
  3.1  點估計方法
  3.2  估計量的優劣標準
  3.3  區間估計
  3.4  習題3
4  假設檢驗
  4.1  基本原理與方法
  4.2  均值的假設檢驗
  4.3  總體方差的假設檢驗
  4.4  單邊假設檢驗
  4.5  置信區間與假設檢驗之間的關係
  4.6  習題4
5  X2檢驗與四格表分析
  5.1  分佈假設檢驗——擬合優度檢驗
  5.2  成組設計兩樣本率比較的四格子表)檢驗
  5.3  配對設計兩樣本率比較的配對四格表)檢驗
  5.4  獨立性的卡方檢驗
  5.5  Fisher精準檢驗
  5.6  習題5
6  線性回歸模型
  6.1  一元線性回歸模型
  6.2  可線性化的一元非線性回歸與Logistic種群增長模型
  6.3  多元線性回歸模型
  6.4  回歸方程的檢驗
  6.5  回歸診斷與治療
  6.6  回歸方程的選擇
  6.7  習題6
7  方差分析模型與正交試驗設計
  7.1  單因素方差分析
  7.2  兩因素方差分析
  7.3  正交試驗設計與方差分析
  7.4  習題7
8  主成分分析
  8.1  總體與樣本的主成分
  8.2  主成分的計算與實際意義

  8.3  習題8
9  判別分析
  9.1  費希爾的判別分析法
  9.2  多類群時的貝葉斯判別法
  9.3  習題9
10  聚類分析
  10.1  分類的基本概念和原始數據的獲得
  10.2  數據變換和數據標準化
  10.3  相似性概念的數量化
  10.4  系統聚類法
  10.5  走均值聚類
  10.6  習題10
1l  生物演化的分支分類
  11.1  演化集合及其基本定理
  11.2  分支性狀與編碼
  11.3  演化的定量表示與儉約性公理
  11.4  性狀演化的和諧性與和諧性分析方法
  11.5  生物演化歷史的重構
  11.6  習題ll
12  生存分析
  12.1  基本數據與變數類型
  12.2  生存分析的基本函數
  12.3  生存數據建模常用的參數模型
  12.4  刪失和截尾數據似然函數的構造
  12.5  估計基本特徵函數的壽命表法
  12.6  右刪失數據的生存函數和累積死亡力函數的估計
  12.7  雙刪失數據的生存函數估計
  12.8  比較生存函數的非參數方法，兩個生存函數的比較
  12.9  分層情形下的Mantel—Haenszel檢驗
  12.10  比例危險率模型
  12.11  習題12
13  馬爾柯夫鏈數學模型
  13.1  馬爾柯夫鏈的基本概念及其表示
  13.2  正則馬爾柯夫鏈
  13.3  吸收馬爾柯夫鏈
  13.4  習題13
參考文獻

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