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生物统计学入门(七版)


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出版者 出版社:九州 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2019/09/01
语言 语言:繁体中文

    

发表于2020-03-30

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图书描述

统计学是从事试验研究阐释结果之必备工具。但一般初学者大都不甚了解其原理及用法,所以兴趣缺缺。凡是任何学科(如数学,化学)都有其学习的窍门。统计学也不例外,统计学的窍门就在研究资料的平均值与标准偏差(或称标准差)以及一个标准化值的公式上,所有统计测验值都是由此三个数值演变而成的,如Z值、t值、F值、卡方值等,然后依据试验目的及资料性质选用合适的统计测验值,如此就大功告成。虽然统计学书上常列有许多公式,那是为证明统计分析结果是有数理根据的,所以才能被学术界採用。本书每次改版时都会增加一些实用的统计方法,如第六版在试验前决定样品大小的方法,本版则增加胜算比(OR)及相对风险(RR)的求法,对于计数资料2×2关联表两处理之比较有更清楚的表达效果,即可一目了然参试两处理何者胜算较大以及其间的倍数关系。胜算比(OR)与相对风险(RR)在流行病学、社会科学、生物统计学、经济学等学术研究上普遍被採用,因此,本书将此部分重新整理,说明其演算过程及详细解析分析结果之意义及应用要领,除此之外,亦加入数个2×2关联表之合併分析(pooled analysis),以探讨其综合效果。

著者信息

作者简介

沈明来 教授


  国立台湾大学农艺系 荣誉教授
 
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图书目录

第一章 绪论
1.1 统计学是什么?1
1.2 统计学应用之范围2
1.3 如何研习统计学3
摘 要5
问题一6

第二章 族群与样品
2.1 族群7
2.2 样品8
2.3 随机样品9
2.4 随机抽样法9
2.5 随机数字之应用10
2.6 随机排列14
2.7 抽样误差15
摘 要19
问题二20

第三章 叙述统计学
3.1 资料整理21
3.1.1 分立变数与连续变数21
3.1.2 资料表格化法22
3.1.3 制图法26
3.2 中心位置测定值33
3.2.1 算术平均值34
3.2.2 算术平均值之性质35
3.2.3 中量39
3.2.4 众量41
3.2.5 算术平均值、中量与众量之关系42
3.2.6 几何平均值43
3.2.7 调和平均值44
3.2.8 分组资料算术平均值及中量求法45
3.3 分散度测定值46
3.3.1 全距与偏差47
3.3.2 变方与标准偏差49
3.3.3 样品变方-均方51
3.3.4 变方与标准偏差之性质55
3.3.5 标准误差57
3.3.6 族群母数与样品统计值59
3.3.7 样品均值与均方之无偏性59
3.3.8 期望值60
3.3.9 期望值运算法则60
3.4 变异系数64
摘 要67
问题三71

第四章 分立机率分布 uq二项分布与卜瓦松分布
4.1 机率的意义73
4.1.1 机率运算法则75
4.1.2 条件机率78
4.2 机率分布80
4.3 分立随机变数机率分布81
4.4 机率分布之期望值与标准偏差83
4.5 二项分布88
4.6 卜瓦松分布95
摘 要104
问题四105

第五章 常态分布
5.1 绪言107
5.2 标准常态分布及其曲线下机率求法111
5.3 常态分布之性质及重要性118
5.4 二项分布近似常态123
5.5 卜瓦松分布近似常态126
摘 要127
问题五129

第六章 估计─统计推论
6.1 绪言131
6.2 点估计132
6.3 平均值之信赖区间估计134
6.4 比例之区间估计139
摘 要141
问题六142

第七章 假设检定─统计推论
7.1 绪言143
7.2 假设检定146
7.3 两型错误148
7.4 单边与双边检定150
7.5 α、β、检定力(1-α),与样品大小的关系153
摘 要156
问题七160

第八章 样品均值比较问题─样品推论
8.1 学生氏t分布163
8.2 t分布之性质164
8.3 一样品均值推论167
8.4 二项族群样品均值推论169
8.5 两样品均值差之推论173
8.5.1 两样品均值差之分布173
8.5.2 两样品均值差之Z分布与t分布177
8.5.3 两样品均值成对t值测验178
8.5.4 两样品均值非成对t值测验法184
8.6二项族群两样品均值差推论191
8.7 二项族群比例值$Z$值检定连续性矫正195
8.8 卜瓦松分布两样品均值差推论198
8.9 样品大小的决定199
摘 要220
问题八224

第九章 卡方分布及其应用
9.1 绪言229
9.2 卡方分布229
9.3 均方与变方比值之分布235
9.4 两族群变方相等性检定236
9.5 几个族群变方相等性检定239
9.6 卡方分布之应用243
9.6.1 适合性检定243
9.6.2 叶氏连续性校正247
9.6.3 独立性检定252
9.6.4 同质性检定263
9.6.5 费氏精确检定法265
9.6.6 McNemar改变检定法267
9.6.7 胜算比与相对风险269
9.6.8 数组2×2列联表Mantel-Haenszel卡方检定法及胜算比与相对风险求法275
9.6.9 SAS电脑程式及分析结果279
摘 要291
问题九292

第十章 F分布与变方分析
10.1 F分布295
10.2 两族群变方相等性检定299
10.3 t,χ与F分布间的关系301
10.4 变方分析302
10.4.1 变方分析之原理303
10.4.2 观测值之组成份306
10.4.3 平方和之划分309
10.4.4 单向变方分析数学模式及假设检定程序313
10.4.5 数学模式中未知母数之估算321
10.4.6 成对处理均值间差异比较323
10.5 试验设计332
10.5.1 完全随机设计333
10.5.2 随机完全区集设计337
10.6 异常值(偏离值)侦测法346
摘 要353
问题十355

第十一章 简单直线回归与简单相关
11.1 回归与模式建立361
11.2 回归模式中未知母数之估算364
11.3 回归模式推算式之性质371
11.4 回归系数与截距假设检定374
11.5 简单直线回归系数信赖区间估算380
11.6 回归直线推测值y之信赖区间之估算382
11.7 回归方程式新观测值之推算384
11.8 决定系数386
11.9 回归模式直线性检定390
11.10 简单直线回归方程式之比较398
11.11 简单相关419
11.12 简单相关系数与简单直线回归系数的关系423
11.13 简单相关系数的性质424
11.14 简单相关系数显着性测验427
11.15 直线回归分析与相关分析应用要点432
摘 要434

图书序言



  在计数资料,2×2关联表之统计分析中常用的统计方法为一般的卡方检定(chi-square test),此方法仅能测验处理(如吸菸与不吸菸)和反应值(如有肺病与无肺病)之间是否有关联而已,而无法表达两者间关联性的大小,若欲显示两者间关联性的程度,则需採用胜算比( odds ratio:OR)或相对风险(relative risk:RR),由此才能看出处理和反应值间关联性的程度,也可一目了然参试两处理何者胜算较大以及其间的倍数关系。胜算比(OR)与相对风险(RR)在流行病学、社会科学、生物统计学、经济学等学术研究上普遍被採用,因此,本书将此部分重新整理,说明其演算过程及详细解析分析结果之意义和应用要领,除此之外,亦加入数个2×2关联表之合併分析(pooled analysis),以探讨其综合效果。胜算比(OR)也能应用于逻辑回归分析(logistic regression analysis),即反应值与独立变数间的关系程度亦可用胜算比表明(见拙着:试验设计学第十八章)。

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