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內(nèi)容簡介

　　本書在第二版的基礎(chǔ)上，遵循“夯實(shí)基礎(chǔ)，注重基礎(chǔ)知識和基本概念的理解與應(yīng)用”的原則，根據(jù)各校在教學(xué)過程中提出的問題，從以下幾方面進(jìn)行了改進(jìn)：調(diào)整了變量的命名系統(tǒng)，全書均以變量Y作為因變量，變量x作為自變量命名。對“抽樣分布”等枯燥、難理解的內(nèi)容，通過“Montc carlo”方法將其具體化，并應(yīng)用SAS程序進(jìn)行模擬抽樣，將枯燥的公式變成一幅幅形象的直方圖，有助于讀者直觀地理解和掌握？對初學(xué)青在學(xué)習(xí)中提出的普遍性問題，如為什么將原始數(shù)據(jù)±0.5就是連續(xù)性矯正？怎樣正確判斷未知總體的正態(tài)性？在用擬合優(yōu)度檢驗(yàn)分布的正態(tài)性時(shí)，編碼變量是怎么確定的，在檢驗(yàn)中有什么作用？怎樣直觀地理解方差分析？在本書中都做了詳細(xì)的解釋，便于讀者自學(xué)。作者查閱了上千篇中英文文獻(xiàn)，篩選出一百余篇，設(shè)計(jì)出實(shí)用性很強(qiáng)的練習(xí)題。這些習(xí)題都是從實(shí)踐中得到的，有助于讀者了解生物統(tǒng)計(jì)學(xué)在科研和實(shí)踐中的具體應(yīng)用，提高解決實(shí)際問題的能力。書后附學(xué)習(xí)卡，通過學(xué)習(xí)卡可從相關(guān)網(wǎng)站獲得國際通用的SAS統(tǒng)計(jì)軟件包的基本操作方法，書中全部例題及部分練習(xí)題的SAS程序、外部數(shù)據(jù)文件和題解，有助于讀者熟練掌握SAS軟件的使用和深入理解數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理意義。本書可作為高等院校生物類專業(yè)、環(huán)境科學(xué)專業(yè)、農(nóng)林、醫(yī)學(xué)院校的教材，也可供有關(guān)科研人員參考。

作者簡介

　　杜榮騫，南開大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。1941年生，1964年畢業(yè)于南開大學(xué)生物學(xué)系，1964年至1973年工作于中國科學(xué)院遺傳研究所，隨后回母校任教。先后為本科生、碩士生和博士生主講過“生物統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“普通遺傳學(xué)”、“人類遺傳學(xué)”、“數(shù)量及群體遺傳學(xué)”、“群體遺傳學(xué)與進(jìn)化”、“分子遺傳學(xué)技術(shù)”等課程。編寫出版了《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》（1985年版）、《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》（第1版到第3版）、《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)題解及練習(xí)》，參編了《遺傳學(xué)名詞》（第2版）、遺傳學(xué)試題庫等。早期以人類細(xì)胞遺傳學(xué)研究為主。20世紀(jì)90年代初赴加拿大McGill大學(xué)訪問，回國后從事抗性遺傳學(xué)研究。先后克隆了植物耐鹽相關(guān)基因KDl，培育出耐鹽牧草“南港A”等。近年來從事昆蟲抗菌肽（蛋白）的分離、純化和抗菌肽基因的克隆等工作，純化出4種新的抗菌肽，克隆了相關(guān)的DNA序列。獲國務(wù)院政府特殊津貼。除研究工作外，積極推行產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化，獲得十余項(xiàng)授權(quán)的發(fā)明專利。親自指導(dǎo)20余名博士和碩士研究生，至2006年已全部獲得學(xué)位，大部分在國外從事研究工作。受父母親的影響，尊崇儒家思想。常以“古之君子，其責(zé)己也重以周，其待人也輕以約”嚴(yán)格要求自己。母親生于清末的農(nóng)村，沒有接受過正規(guī)教育，自己卻勤奮學(xué)習(xí)，積極進(jìn)取。自學(xué)了西醫(yī)學(xué)、英文、拉丁文，考取了執(zhí)業(yè)執(zhí)照。經(jīng)常用“彼，人也，予，人也；彼能是，而我乃不能是！”激勵(lì)子女。以母親為榜樣，40多年來，工作兢兢業(yè)業(yè)，一絲不茍；面對學(xué)生，為人師表，以身作則。獲德育先進(jìn)個(gè)人和天津市高等學(xué)校教學(xué)楷模稱號等獎(jiǎng)勵(lì)。

圖書目錄

第1章統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集與整理
　§1.1 總體與樣本
　§1.2 數(shù)據(jù)類型及頻數(shù)（率）分布
　§1.3 樣本的幾個(gè)特征數(shù)
　習(xí)題
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 總體特征數(shù)
　習(xí)題
第3章幾種常見的概率分布律
　§3.1 二項(xiàng)分布
　§3.2 泊松分布
　§3.3 另外幾種離散型概率分布
　§3.4 正態(tài)分布
　§3.5 另外幾種連續(xù)型概率分布
　§3.6 中心極限定理
　習(xí)題
第4章抽樣分布
　§4.1 從一個(gè)正態(tài)總體中抽取的樣本統(tǒng)計(jì)量的分布
　§4.2 從兩個(gè)正態(tài)總體中抽取的樣本統(tǒng)計(jì)量的分布
　習(xí)題
第5章統(tǒng)計(jì)推斷
　§5.1 單個(gè)樣本的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)
　§5.2 兩個(gè)樣本的差異顯著性檢驗(yàn)
　習(xí)題
第6章參數(shù)估計(jì)
　§6.1 點(diǎn)估計(jì)
　§6.2 區(qū)間估計(jì)
　習(xí)題
第7章擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
　§7.1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的一般原理
　§7.2 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
　§7.3 獨(dú)立性檢驗(yàn)
　習(xí)題
第8章單因素方差分析
　§8.1 方差分析的基本原理
　§8.2 固定效應(yīng)模型
　§8.3 隨機(jī)效應(yīng)模型
　§8.4 多重比較
　§8.5 方差分析應(yīng)具備的條件
　習(xí)題
第9章兩因素及多因素方差分析
　§9.1 兩因素方差分析中的一些基本概念
　§9.2 固定模型
　§9.3 隨機(jī)模型
　§9.4 混合模型
　§9.5 兩個(gè)以上因素的方差分析
　§9.6 缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)
　§9.7 變換
　習(xí)題
第10章一元回歸及簡單相關(guān)分析
　§10.1 回歸與相關(guān)的基本概念
　§10.2 一元線性回歸方程
　§10.3 一元線性回歸的檢驗(yàn)
　§10.4 一元非線性回歸
　§10.5 相關(guān)
　習(xí)題
第11章多元回歸及復(fù)相關(guān)分析
　§11.1 多元線性回歸方程
　§11.2 復(fù)相關(guān)分析
　§11.3 逐步回歸分析
　習(xí)題
第12章實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
　§12.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則
　§12.2 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃書的編制
　§12.3 簡單實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
　§12.4 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
　§12.5 兩因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
　§12.6 正交設(shè)計(jì)
　習(xí)題
附表
參考文獻(xiàn)
參考書目
索引