本书在第二版的基础上,遵循“夯实基础,注重基础知识和基本概念的理解与应用”的原则,根据各校在教学过程中提出的问题,从以下几方面进行了改进:调整了变量的命名系统,全书均以变量Y作为因变量,变量x作为自变量命名。对“抽样分布”等枯燥、难理解的内容,通过“Montc carlo”方法将其具体化,并应用SAS程序进行模拟抽样,将枯燥的公式变成一幅幅形象的直方图,有助于读者直观地理解和掌握?对初学青在学习中提出的普遍性问题,如为什么将原始数据±0.5就是连续性矫正?怎样正确判断未知总体的正态性?在用拟合优度检验分布的正态性时,编码变量是怎么确定的,在检验中有什么作用?怎样直观地理解方差分析?在本书中都做了详细的解释,便于读者自学。作者查阅了上千篇中英文文献,筛选出一百余篇,设计出实用性很强的练习题。这些习题都是从实践中得到的,有助于读者了解生物统计学在科研和实践中的具体应用,提高解决实际问题的能力。书后附学习卡,通过学习卡可从相关网站获得国际通用的SAS统计软件包的基本操作方法,书中全部例题及部分练习题的SAS程序、外部数据文件和题解,有助于读者熟练掌握SAS软件的使用和深入理解数据的统计学处理

第1章 统计数据的收集与整理
§1.1 总体与样本
1.1.1 统计数据的不齐性
人类在生活、生产和科学研究中经常与数据打交道。在对特定的研究对象进行测量、记录并分析所得数据之后,你会发现,即使从同一类对象中所得到的数据也不完全相同,有大有小、参差不齐。或者说,产生这些数据的个体问存在着广泛变异。
造成生物体变异的原因有很多,概括起来可以分为遗传因素、环境因素及发育噪声(dtevelopment noise)。遗传因素的影响是显而易见的。就拿身高来说,子女身高直接受父母身高的影响,通常是父母高,子女也高;父母矮,子女也矮。环境因素表现在很多方面。仍以身高为例,包括:食量、蛋白质摄人量、营养成分平衡、维生素和微量元素的获得量、锻炼、劳动强度、睡眠时间、不良嗜好、修养、心理承受力等。我们会发现,即使在遗传与环境因素都得到控制的情况下,个体问仍然存在变异。例如,小麦纯系是经过多代自交得到的,遗传上已经纯合化,个体问传成分可以认为是均一的。将自交系的单株后代种植在生长条件都相同的环境中,例如,种植在人工气候室中,使用电脑控制肥力、水分、光照、温度、通风等,即使这样,个体问仍存在变异。它们的株高、穗长、穗重、干物重等还会有一定的波动。这种波动的产生是由发育噪声引起的。或者说是由于在个体发育过程中的某些随机因素造成的。如果把影响生物变异的各种遗传因素、形形色色的环境因素以及种种随机因素自由组合起来,其组合数将是一个天文数字。不同个体的组合方式不同,由此造成了生物个体之间的广泛变异。由此可见,变异性是自然界存在的客观规律。
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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 **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
§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 实验设计
§12.1 实验设计的基本原则
§12.2 实验计划书的编制
§12.3 简单实验设计
§12.4 单因素实验设计
§12.5 两因素实验设计
§12.6 正交设计
习题
附表
参考文献
参考书目
索引