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生物統計學基礎與實踐應用(高等學校生物學核心能力構建系列教材)

  • 作者：編者:王洋|責編:王琰//仇志剛
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122498175
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：152
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是為大學本科生編寫的生物統計學入門教材，旨在幫助學生系統掌握生物統計學的基礎知識和實際應用能力。全書分為9章，涵蓋描述性統計、概率與概率分佈、統計推斷、假設檢驗、方差分析、非參數檢驗、回歸分析等核心內容。每一章均採用循序漸進的方式，由淺入深地講解基本概念、原理和方法。
    在內容結構上，本書強調理論體系與生物科學實踐的緊密結合，引入大量生命科學領域的實際案例，幫助學生理解統計方法的應用背景；通過R語言實操示例，引導學生完成數據預處理、模型構建、結果解釋和圖表生成等步驟，逐步構建統計思維與數據分析能力。本書還特別關注培養學生的實踐能力，精選一些習題，使學生能夠在自主探索和動手實踐中加深對生物統計學的認識。
    本書可作為高等學校生物科學、生物技術、生物信息學、醫學及相關專業本科生的教材，也可供研究生及從事生命科學研究的科研人員參考使用。
作者介紹
編者:王洋|責編:王琰//仇志剛
目錄
第1章  生物統計學導論
  1.1  生物統計學的定義與應用範圍
    1.1.1  定義
    1.1.2  應用範圍
  1.2  生物統計學的歷史背景
  1.3  常用的生物統計量
  1.4  生物統計學的應用
    1.4.1  遺傳學研究的經典案例
    1.4.2  流行病學中的應用
    1.4.3  臨床試驗設計與分析
    1.4.4  生態學中的應用
  1.5  小結與展望
  習題
第2章  數據描述性統計
  2.1  位置測度
    2.1.1  算術平均數
    2.1.2  中位數
    2.1.3  眾數
    2.1.4  頻率
  2.2  離散性測度
    2.2.1  極差
    2.2.2  四分位數
    2.2.3  方差和標準差
    2.2.4  變異係數
    2.2.5  偏度
    2.2.6  峰度
  2.3  離散性測度的可視化方法
    2.3.1  條形圖
    2.3.2  直方圖
    2.3.3  箱線圖
    2.3.4  小提琴圖
  2.4  總結
  習題
第3章  概率與概率分佈
  3.1  概率的基本概念
    3.1.1  隨機現象與隨機事件
    3.1.2  概率的定義與性質
  3.2  概率的計算方法
    3.2.1  頻率估計概率
    3.2.2  主觀概率
    3.2.3  幾何概率
  3.3  條件概率與獨立性
    3.3.1  條件概率
    3.3.2  乘法公式
    3.3.3  事件的獨立性
    3.3.4  全概率公式
    3.3.5  貝葉斯公式
  3.4  隨機變數及其分佈
    3.4.1  隨機變數的概念
    3.4.2  離散型隨機變數的概率分佈

    3.4.3  連續型隨機變數的概率分佈
    3.4.4  隨機變數的數字特徵
  總結
  R語言實戰練習
  習題
第4章  統計推斷
  4.1  統計推斷的基本概念
    4.1.1  統計推斷的定義
    4.1.2  總體與樣本
    4.1.3  抽樣分佈
  4.2  參數估計
    4.2.1  點估計
    4.2.2  區間估計
    4.2.3  估計量的評價標準
  4.3  統計推斷在生物統計學中的應用
    4.3.1  生物醫學研究中的參數估計
    4.3.2  生物醫學研究中的假設檢驗
    4.3.3  統計軟體的應用
  4.4  統計推斷的局限性與注意事項
    4.4.1  統計推斷的局限性
    4.4.2  統計推斷中的常見誤區
    4.4.3  統計推斷的倫理問題
  總結
  習題
第5章  假設檢驗
  5.1  假設檢驗的基本原理
    5.1.1  假設檢驗的概念
    5.1.2  提出假設
  5.2  單樣本假設檢驗
  5.3  雙樣本假設檢驗
    5.3.1  雙樣本均值t檢驗
    5.3.2  非參數檢驗（Mann-Whitney U檢驗）
  5.4  成對樣本t檢驗
    5.4.1  成對樣本t檢驗的基本原理
    5.4.2  具體例子
  5.5  假設檢驗的錯誤類型
    5.5.1  第一類錯誤
    5.5.2  第二類錯誤
    5.5.3  第一類錯誤和第二類錯誤的關係
    5.5.4  功效分析
    5.5.5  實際應用中的權衡
  5.6  R語言實操示例
    5.6.1  單樣本假設檢驗
    5.6.2  雙樣本假設檢驗
    5.6.3  成對樣本t檢驗
    5.6.4  假設檢驗的錯誤類型和解釋
  習題
第6章  方差分析
  6.1  單因素方差分析
  6.2  雙因素方差分析

  習題
第7章  非參數檢驗
  7.1  Wilcoxon秩和檢驗
    7.1.1  配對數據的Wilcoxon符號秩和檢驗
    7.1.2  獨立雙樣本Wilcoxon秩和檢驗
  7.2  卡方檢驗
    7.2.1  判斷理論數與觀測數之間的一致性
    7.2.2  判斷事件之間的獨立性
  7.3  Fisher精確檢驗
  習題
第8章  回歸分析
  8.1  線性回歸概論
    8.1.1  線性回歸的定義
    8.1.2  線性回歸的假設條件
    8.1.3  線性回歸案例理解
    8.1.4  多重線性回歸分析
  8.2  線性回歸模型評價與診斷
    8.2.1  回歸方程擬合優度
    8.2.2  防止過擬合
    8.2.3  殘差分析與異常值處理
    8.2.4  多重共線性的診斷與解決策略
  8.3  相關性分析與統計推斷
    8.3.1  相關係數的定義
    8.3.2  相關係數的統計推斷
    8.3.3  偏相關分析方法
  8.4  秩相關分析
    8.4.1  秩相關的基本概念
    8.4.2  檢驗Spearman秩相關係數的顯著性
  總結
第9章  生物統計學實驗設計
  9.1  實驗設計的基本概念
  9.2  隨機化設計
  9.3  實驗設計的評估與優化
  9.4  使用R語言分析實驗數據
  總結
統計分佈臨界值（V、t、χ2、F）
  附錄A  標準正態分佈臨界值表（V表）
  附錄B  t分佈臨界值表（α=0.05，雙側）
  附錄C  χ2分佈臨界值表（α=0.05，上側）
  附錄D  F分佈臨界值表（α=0.05，右尾）
參考文獻

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