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生物统计学的考题十分多元，常会使考生有无从准备起的无力感，而作者凭借教授十多年的补教经验，基于满足考生的备考需要，将生物统计学的重点与公式以章节方式呈现，并将近15年国考经典考题分类至各章节，使各章节的考题与重点能相互辉映，採用逐题解析，解题架构清晰，明了易懂，让考生学习上更能掌握考题趋势，进而在考场上无往不利，顺利得分！

　　另建议搭配作者所着之《生物统计学(概要)历届试题详解(106～92年)》，透过题库的编排，帮助读者在最短时间全盘掌握考试内容，培养临场作答实力。

好的，这是一份关于《生物统计学》以外的图书简介，内容详实，旨在模拟专业出版物的风格，并确保不泄露任何关于《生物统计学》本身的内容。 --- 图书简介：《高级量子场论与规范粒子物理学》 内容提要： 本书是对当代理论物理学前沿——量子场论（QFT）和规范理论的深度剖析与全面梳理。它超越了标准教科书中对基础量子力学和狭义相对论的概述，直接聚焦于如何利用先进的数学框架来描述微观世界的动力学和相互作用。全书以严谨的数学推导和清晰的物理图像相结合，旨在为研究生、科研人员以及对高能物理有深刻兴趣的读者提供一座从基础公理到前沿应用的坚实桥梁。 第一部分：量子场论的数学基础与重整化 本部分致力于奠定理解现代粒子物理学所需的核心数学工具。我们首先深入探讨正则量子化和泛函积分方法，对比它们在处理非微扰效应时的优势与局限。重点章节详细阐述了路径积分形式下玻色子和费米子场的热力学和统计力学诠释，这为连接量子场论与凝聚态物理提供了关键视角。 核心内容聚焦于微扰论的构建。书中详细推导了S矩阵的微扰展开式，并系统性地介绍了费曼图的精确构造与物理意义。然而，微扰论的局限性，即无穷大问题，是物理学面临的根本挑战。本部分投入大量篇幅来解析重整化群（RG）的理论框架。我们不仅复现了标准模型中QED和QCD的重整化过程，更着重探讨了维度正则化、截断方法，以及有效场论（EFT）的概念。通过对Callan-Symanzik方程的深入分析，读者将理解物理常数如何依赖于我们选择的观测能标，从而掌握现代物理学中处理发散问题的精髓。 第二部分：规范场论的几何化描述 本部分将视角提升到几何学和拓扑学在描述基本力中的核心地位。我们从李群和纤维丛的数学结构出发，系统地构建了杨-米尔斯理论的拉格朗日密度。书中详细解释了规范不变性如何通过引入联络和曲率（即规范玻色子）来实现局域对称性的要求。 专题部分深入探讨了规范理论的非微扰性质。特别关注了磁单极子和瞬子等拓扑非平凡解的存在性，这对于理解电弱对称性的自发破缺至关重要。对于QCD的内部结构，本书用详尽的篇幅讨论了格点规范场论（Lattice Gauge Theory）的数值方法，包括蒙特卡洛模拟技术，用以解决强相互作用下的夸克禁闭和质量生成问题。读者将在此部分领会到，规范对称性不仅是物理规律的表达方式，更是结构本身的几何要求。 第三部分：超越标准模型：前沿课题与扩展框架 在掌握了标准模型的基本场论工具后，本书的最后一部分将目光投向当前理论物理学面临的未解难题。 我们将探讨自发对称性破缺（SSB）的机制，从Goldstone定理到Higgs机制的完整推导。随后，我们将分析电弱理论中$SU(2)_L imes U(1)_Y$到$U(1)_{EM}$的破缺过程，以及这如何赋予规范玻色子和费米子质量。 更进一步，本书系统考察了超越标准模型（BSM）的几个主要方向： 1. 大统一理论（GUTs）： 探讨$SU(5)$和$SO(10)$模型的结构，分析质子衰变的预言和其对新物理能标的限制。 2. 超对称理论（Supersymmetry, SUSY）： 介绍超对称的代数结构，以及它如何自然地解决层级问题（Hierarchy Problem）。我们将解析超对称标准模型的构建，并讨论其预言的超伴侣粒子。 3. 引力与量子场论的交汇： 概述弦理论的基础概念，包括共形场论（CFT）与AdS/CFT对偶的初步介绍，阐明如何利用这些工具来理解强耦合区域的物理现象。 读者对象与学习目标： 本书要求读者具备扎实的经典场论、狭义相对论和高等数学（微分几何、群论）基础。它不仅是理论物理研究生的核心参考书，也是希望从基础课程迈向研究前沿的物理学家的理想读物。完成本书的学习后，读者将能够独立阅读和理解当前高能物理领域的主要学术论文，并具备构建和分析新物理模型所需的理论工具箱。本书的价值在于其内容的深度、数学的严谨性，以及对当前物理学界最活跃研究方向的全面覆盖。 ---

Chapter 1 生物统计概论
Chapter 2 统计资料量测数
Chapter 3 机率论
Chapter 4 随机变数与机率分配
Chapter 5 常见之机率模式
Chapter 6 抽样方法与抽样分配
Chapter 7 估 计
Chapter 8 假设检定
Chapter 9 变异数分析
Chapter 10 回归分析
Chapter 11 无母数统计方法
附录 常用统计附表

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的呈現方式，讓我覺得它不只是一本教科書，更像是一位引導者，帶領讀者一步步深入統計學的殿堂。我注意到書中在講解「迴歸直線的建立」時，不僅僅是提供公式，更可能包含了對迴歸係數的直觀解釋，以及如何評估迴歸模型的擬合優度，例如R平方值的意義。這能幫助我們理解模型解釋數據的能力。我對「殘差分析」的部分感到特別好奇，這是一種檢查迴歸模型假設是否滿足的重要方法，能夠幫助我們發現模型中潛在的問題。書中或許還會介紹「廣義線性模型」，這是一種可以處理非常態分佈數據的強大工具，在生物學和醫學研究中應用廣泛，例如邏輯迴歸模型用於分析二元響應變量。對於「生物統計在農學領域的應用」，例如作物產量預測、育種選育，以及病蟲害防治的統計模型，我認為這些都非常有價值，能夠幫助我們利用統計學來提高農業生產效率。總之，這本書的深度和廣度，都讓我對生物統計學的學習充滿了期待。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的入手，對我來說是一場期待已久的學習之旅。過去在學術研究的過程中，統計學常常扮演著一個「必要之惡」的角色，我們需要它來驗證假設、分析數據，但往往在理解其背後的邏輯時感到吃力。這本書的出現，彷彿點亮了一盞明燈。我翻閱了其中關於「機率與隨機變數」的章節，作者的闡述方式讓原本抽象的概念變得清晰許多。例如，他透過生活中的例子，像是拋硬幣、抽牌的機率，來解釋機率分佈的意義，這比單純的公式推導更能引起共鳴。此外，關於「中央極限定理」的介紹，我認為是全書的關鍵之一，理解了它，很多後續的統計推論才能建立穩固的基礎。書中也包含了許多圖表輔助說明，這對視覺型學習者來說非常有幫助，能更直觀地理解統計概念的圖像化表現。我特別感興趣的是「變異數分析（ANOVA）」的部分，這似乎是處理多組數據比較時的重要工具，我希望能學到如何在實際研究中運用它來判斷不同處理組之間的差異是否有統計學意義。對於「信賴區間」的解釋，我認為也非常重要，這能幫助我們理解估計值的精確度，而不是僅僅看到一個點估計值。總之，這本書從基礎概念到進階應用，都循序漸進地引導讀者，讓我對生物統計學的學習充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《生物統計學》的書，光看封面就覺得沉甸甸的，很有學術範兒。我對統計學一直抱持著既敬畏又好奇的態度，畢竟唸書的時候多少碰過一些，但老實說，很多時候都像在跟一堆符號和公式搏鬥，總覺得離實際生活有點遠。不過，這本書的編排似乎跟我以前遇到的不太一樣，我看到目錄裡有很多看起來很實用的章節，像是「實驗設計的原則」、「資料呈現與描述性統計」、「假設檢定的基本概念」，這些都讓我覺得，作者應該是很有心地想把複雜的概念解釋清楚，讓讀者能夠真正理解統計學在生物學研究中的應用。我尤其期待「迴歸分析與相關性」那部分，因為我聽說這對分析變數之間的關係非常重要，而且在很多領域都能派上用場。書中大概也會有很多實際的案例分析吧？我希望能從中學到如何判讀研究報告裡的統計圖表，以及如何避免被一些似是而非的統計數字誤導。總之，這本書給我的第一印象是紮實、有深度，但同時也帶有淺顯易懂的可能性，這對我這個想深入了解生物統計學，但又怕被艱深內容嚇跑的讀者來說，無疑是一劑強心針。希望它能帶我走入一個新的知識領域，讓我對生物學的研究方法有更深刻的認識，不再只是被動地接受結果，而是能主動地去探究其中的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的內容，讓我深刻體會到統計思維對於現代生物學研究的重要性。我注意到書中在講解「敘述性統計」時，不僅僅是介紹均值、中位數、標準差這些基本概念，更強調了如何選擇合適的統計量來描述不同類型的數據，以及如何利用圖形（如箱形圖、直方圖）來直觀地展示數據的特徵。這對於快速把握研究數據的整體情況非常關鍵。我對「實驗設計」的章節特別感興趣，因為一個好的實驗設計是獲得可靠統計結果的前提。書中大概會詳細介紹隨機化、對照、重複等原則，以及不同的實驗設計方案，例如完全隨機設計、隨機區集設計、因子設計等，這能幫助我避免在實驗設計階段就埋下統計上的隱患。我還期待看到關於「多重比較」的討論，因為在比較多個處理組或多個變量時，很容易出現假陽性結果，學會如何正確處理多重比較問題，是確保研究結論可靠性的關鍵。書中或許還會探討「統計軟體的使用」，例如R、SAS、SPSS等，這對於實際操作至關重要，讓讀者能夠將理論知識應用到實際數據分析中。總之，這本書的紮實內容和實用性，讓我對生物統計學的學習充滿了期待。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的書籍，讓我感覺像是獲得了一把解鎖生物學研究奧秘的鑰匙。我翻閱了其中關於「假設檢定的步驟」的介紹，作者的講解非常細緻，從設定虛無假設和對立假設，到計算檢定統計量，再到做出決策，每一步都解釋得非常清晰。我尤其欣賞的是，書中不僅講解了如何進行檢定，更強調了對檢定結果的解釋，包括理解P值、信賴區間的含義，以及如何避免常見的誤解。這對於真正理解統計結果至關重要。我對「變異來源的分析」這一部分充滿好奇，這在實驗設計和數據分析中扮演著核心角色，能夠幫助我們理解不同因素對實驗結果的影響程度，並找出最關鍵的影響因素。書中可能還會介紹「方差分析」的進階應用，例如二因子方差分析，這能幫助我們同時分析兩個因子及其交互作用對響應變量的影響。對於「生物統計在公共衛生領域的應用」，例如流行病學研究中的病例對照研究、世代研究，以及疾病監測和風險評估，我認為這些都非常貼近我們的生活，能夠讓我們看到統計學如何為改善人類健康做出貢獻。總之，這本書的內容深入淺出，相信能幫助我更好地理解和應用生物統計學。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的結構編排，讓我感到非常貼心。我注意到書中在講解「資料收集與前處理」時，不僅僅是提供一些原則性的建議，更可能包含了具體的步驟和注意事項，例如如何處理缺失值、異常值，如何進行數據的轉換和標準化。這對於後續的統計分析非常關鍵。我對「卡方檢定」的介紹尤為關注，這是一種用於分析分類數據之間關聯性的常用方法，在遺傳學、臨床試驗中都有廣泛應用。我希望能從中學到如何正確地設定虛無假設，如何計算卡方統計量，以及如何解釋檢定結果。書中或許還會探討「相關係數」的不同類型，例如皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數，以及它們各自的適用條件，這能幫助我們更精確地衡量變量之間的線性或單調關係。此外，對於「生物醫學研究中的統計倫理」，例如臨床試驗的設計與數據分析的準則，以及如何保護受試者的權益，這些都是非常重要的議題，能夠讓我們更深刻地理解統計學的社會責任。總之，這本書的全面性和實用性，讓我對學習生物統計學充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的內容，著實讓我對統計學的應用有了全新的認識。我一直覺得，生物學的研究是觀察、實驗、發現，而統計學則是驗證、量化、解釋這些發現的橋樑。這本書讓我看到了這座橋樑是如何建造起來的。我印象深刻的是其中關於「無母數統計方法」的章節，這對於資料分佈不符合常態時的分析提供了另一種解決方案，這在實際研究中可能非常常見，因為很多生物數據並非理想的常態分佈。書中可能還會探討「時間序列分析」，這在生態學、流行病學等領域有著廣泛的應用，能夠幫助我們理解現象隨時間變化的規律。另外，我對「多變量分析」的部分感到特別期待，因為在生物學研究中，往往同時存在多個影響因素，如何同時考慮這些因素並分析它們之間的複雜關係，正是多變量分析的精華所在。書中可能會介紹主成分分析（PCA）或因子分析等方法，這些都能幫助我們從高維數據中提取關鍵信息。對於「生存分析」的介紹，我也覺得非常實用，例如在醫學研究中，分析藥物治療的有效性，或是預測病患的存活時間，這些都需要精確的生存曲線分析。我希望這本書能夠幫助我掌握這些進階的統計工具，讓我在面對更複雜的研究問題時，能夠有更強大的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

在翻閱這本《生物統計學》的過程中，我最深刻的感受是，它將統計學從一門純粹的數學學科，轉化為一個強大的生物學研究工具。我看到了作者在解釋「顯著性檢定」時，不僅僅是介紹P值的意義，更強調了實際意義的重要性，這點非常關鍵，因為統計上的顯著性並不總是等於實際上的重要性。書中可能還會深入探討「顯著性水準（alpha值）」的選擇，以及「第二類錯誤（beta值）」和「檢定力」的概念，這些都是在設計實驗和解釋結果時必須考慮的因素。我對「倫理學在生物統計中的角色」這部分也特別好奇，因為在臨床試驗和公共衛生研究中，統計方法的應用直接關係到人類的健康福祉，如何公平、有效地運用統計學，避免偏見和誤導，是需要嚴肅對待的問題。書中或許還會提到「藥物動力學與藥效動力學的統計模型」，這在藥物開發和臨床應用中至關重要，能夠幫助我們理解藥物的吸收、分佈、代謝、排泄以及其對人體的影響。此外，對於「生物資訊學中的統計應用」，例如基因序列分析、蛋白質結構預測等，這都是近年來非常熱門的領域，我期待能從書中一窺其奧妙。總之，這本書讓我覺得，統計學不再是枯燥的計算，而是充滿智慧和應用價值的學科。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的內容，讓我對統計學在生物學研究中的重要性有了更深刻的認識。我注意到書中在講解「統計推論」時，不僅僅是介紹點估計和區間估計，更可能包含了對各種統計檢定的詳細說明，例如t檢定、z檢定、F檢定、卡方檢定等，並解釋了它們各自的適用條件和注意事項。這能幫助我們在面對不同類型的數據和研究問題時，選擇合適的統計檢定方法。我對「重複測量設計」的介紹感到非常期待，這是一種處理在同一對象上進行多次測量的實驗設計，例如觀察病人隨時間的病情變化，這在生物醫學研究中非常常見，需要特殊的統計方法來分析。書中可能還會介紹「線性混合模型」，這是一種能夠處理重複測量數據的強大工具。對於「生物統計在流行病學中的應用」，例如疾病的發生率、盛行率的計算，以及風險因素的識別和測量，我認為這些都非常關鍵，能夠幫助我們理解疾病的傳播規律，並制定有效的防控策略。總之，這本書的學術嚴謹性和實用性，都讓我對生物統計學的學習充滿了信心。

评分☆☆☆☆☆

這本《生物統計學》的文字風格，讓我覺得讀起來非常順暢。我注意到書中在講解「變異數分析」時，不僅僅是介紹ANOVA的F檢定，更可能包含了對事後檢定（post-hoc tests）的詳細闡述，例如Tukey's HSD、Bonferroni校正等，這能幫助我們在發現組間差異顯著後，進一步找出具體是哪些組別之間存在差異。我對「抽樣方法」的介紹非常感興趣，因為不同的抽樣方法會影響我們對總體的推斷。書中可能還會探討簡單隨機抽樣、分層抽樣、集群抽樣等，以及它們各自的優缺點和適用場景。對於「生物統計在環境科學領域的應用」，例如環境污染監測、生態系統健康評估，以及氣候變化影響的統計分析，我認為這些都非常重要，能夠幫助我們利用統計學來理解和保護我們的地球。總之，這本書的清晰闡述和豐富內容，讓我對學習生物統計學充滿了動力。