生物统计学/普通高等教育“十一五”国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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张勤 编

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出版社： 中国农业大学出版社

ISBN：9787811173925

版次：2

商品编码：10347788

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-02-01

用纸：胶版纸

页数：334

字数：397000

内容简介

生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学。本书内容主要包括资料的描述性统计分析、随机变量与概率分布、统计推断概述、对单个和两个总体平均数的假设检验、方差分析、简单相关与回归、多元线性回归与相关、非线性回归、协方差分析、分类资料的假设检验、非参数检验、试验设计与抽样调查等。

目录

第1章 绪论
1.1 什么是生物统计学
1.2 统计学的基本特点
1.3 为什么要学习生物统计学
1.4 常用术语
习题
第2章 资料的描述性统计分析
2.1 异常数据的判断和处理
2.2 资料的分类
2.3 数据的频数（率）分布
2.4 统计表
2.5 统计图
2.6 集中趋势的度量
2.7 离散趋势的度量
习题
第3章 随机变量与概率分布
3.1 随机变量及其分类
3.2 概率分布
3.3 正态分布
3.4 二项分布
3.5 普哇松分布
习题
第4章 统计推断概述
4.1 抽样分布
4.2 参数估计
4.3 假设检验
习题
第5章 对单个和两个总体平均数的假设检验
5.1 对单个总体均数的检验
5.2 两个总体平均数的比较
习题
第6章 方差分析Ⅰ——单向分类资料
6.1 单向分类资料的数据结构
6.2 数学模型
6.3 变异的分解
6.4 假设检验
6.5 检验和F检验的关系
6.6 多重比较
6.7 方差分析的基本假定与数据转换
习题
第7章 方差分析Ⅱ——双向交叉分组资料
7.1 交叉分组无重复资料的方差分析
7.2 交叉分组等重复资料的方差分析
习题
第8章 方差分析Ⅲ——两因子嵌套分组资料
8.1 数据结构
8.2 数学模型
8.3 F方和与自由度的剖分
8.4 假设检验
8.5 方差组分估计
习题
第9章 简单相关与回归
9.1 简单相关
9.2 简单回归
9.3 简单线性相关与回归的区别与联系
9.4 进行相关和回归分析应注意的问题
习题
第10章 多元线性回归与相关
10.1 多元线性回归
10.2 复相关与偏相关
习题
第11章 非线性回归
11.1 非线性回归概述
11.2 曲线回归的线性化及线性化方法
11.3 未知曲线类型的回归分析一一多项式回归
u.4 曲线配合的拟合度
习题
第12章 协方差分析
12.1 协方差分析的模型和假定
12.2 单向分类资料的协方差分析
12.3 双向分类资料的协方差分析
习题
第13章 分类资料的假设检验
13.1 率的假设检验
13.2 卡方适合性检验
13.3 卡方独立性检验
13.4 卡方检验的分解
习题
第14章 非参数检验
14.1 非参数检验的意义
14.2 符号检验法
14.3 符号秩和检验
14.4 二组非配对资料的秩和检验法
14.5 多组资料的秩和检验法
14.6 秩相关
14.7 Ridit分析
习题
第15章 试验设计与抽样调查
15.1 试验设计概述
15.2 常用动物试验设计方法
15.3 抽样调查设计
15.4 样本含量的确定
习题
附录1 Excel电子表格统计功能简介
1 概述
2 常用概率分布的计算
3 数据整理
4 总体均数的假设检验
5 方差分析
6 回归与相关分析
附录2 SPSS统计软件简介
1 数据管理及数据资料的基本统计分析
2 均数差异显著性检验
3 方差分析与协方差分析
4 回归与相关分析
5 卡方适合性检验与独立性检验
6 非参数检验
附录3 常用统计用表
附表1 标准正态分布的累积分布函数表
附表2 标准正态分布的双侧分位数表
附表3 X2分布的上侧分位数表
附表4 t分布的双侧分位数表
附表5 F分布的上侧分位数表
附表6 Duncans多重极差检验的5％和1％SSR值表
附表7 Hertley方差同质性检验临界值表
附表8 Cochran方差同质性检验临界值表
附表9 相关系数检验的5％和1％临界值表
附表10 Spearman秩相关系数检验临界值表
附表11 符号检验表
附表12 符号秩和检验表（双尾）
附表13 非配对资料秩和检验表
附表14 1万个随机数表
附表15 常用正交表
参考文献

精彩书摘

第1章 绪论
1.1 什么是生物统计学
我们先给统计学下一个定义。
统计学（statistics）是研究数据资料的收集、整理、分析和解释的科学。
收集数据是取得数据资料的过程，例如通过科学试验或抽样调查获取。正确的结论只能来自高质量的资料，而高质量的数据需要通过对试验或抽样调查的合理科学设计才能获得。
整理资料是对数据资料进行初步归纳分析，找出数据资料的基本特征，并以适当的形式（如表、图等）展示这些数据资料，以便对数据的基本特征有清晰、直观的了解。
分析资料是针对要研究的问题，通过对数据的深入分析，从数据资料中获取所需有关信息的过程。
解释资料是在分析结果的基础上对所研究的问题作出统计推断。
由以上定义可知统计学是与数据密切相关的科学，因而可将统计学看成是应用数学的一个分支。
将统计学应用于生物科学就称为生物统计学（biostatistics，biometry）。
本书将从以上4个方面介绍生物统计学的基本概念、理论和方法，由于科学试验和抽样调查的设计本身也要用到一些统计学知识，为叙述方便，本书将试验设计和抽样调查放在了全书的最后一章。但是我们必须记住，在实际应用中，我们是先通过试验或抽样调查获取数据，然后再进行统计分析的。

前言/序言

现代生物学前沿：从基因组到宏观生态的跨学科探索 本书聚焦于当前生物科学领域最具活力和变革性的前沿方向，旨在为具有一定生物学或相关学科基础的读者提供一个全面而深入的视角，理解生命系统在不同尺度上运作的复杂机制和新兴研究范式。全书内容紧密结合最新的实验技术突破和理论模型构建，展现了现代生命科学的广阔图景。 --- 第一部分：分子与细胞的精细调控 (The Precision of Molecular and Cellular Life) 本部分深入剖析了生命活动最基础的分子层面机制，着重于信息流、结构与功能的精确耦合。 第一章：基因组学与表观遗传调控的新视野 (Genomics and Epigenetic Landscape: New Frontiers) 本章首先回顾了高通量测序技术（NGS）的发展历程及其在全基因组、转录组和单细胞分辨率下的革命性应用。重点探讨了非编码RNA（如lncRNA、circRNA）在基因表达调控网络中的枢纽作用，并详细阐述了表观遗传学的四大支柱——DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质可及性（ATAC-seq）以及三维基因组结构（Hi-C）。特别辟出章节讨论群体基因组学（Population Genomics）如何利用大规模人群数据揭示人类疾病的遗传基础和物种适应性进化路径。内容涵盖了变异的识别、功能注释的挑战，以及如何通过计算方法预测复杂疾病易感性位点。 第二章：蛋白质组学与结构生物学的融合 (Integrative Proteomics and Structural Biology) 本章聚焦于生命活动的主要执行者——蛋白质。从质谱技术（如TMT、iTRAQ）驱动的定量蛋白质组学出发，探讨了蛋白质翻译后修饰（PTMs）如何像“开关”一样瞬息万变地调控蛋白质功能和信号通路。关键内容包括蛋白质相互作用组（PPI）的解析技术（酵母双杂交的局限与进步，亲和沉降-质谱法），以及如何利用这些数据构建动态的细胞信号网络模型。此外，本章详尽介绍了冷冻电子显微镜（Cryo-EM）的原理、数据处理流程及其在解析高分辨率蛋白质复合物三维结构方面的突破性贡献，展示了结构生物学如何直接指导药物设计。 第三章：细胞信号转导的动态网络 (Dynamic Networks of Cellular Signal Transduction) 本章超越了传统的线性通路图谱，着眼于细胞信号的时空动态性和网络拓扑结构。内容涵盖了膜受体激活、G蛋白偶联受体（GPCRs）的复杂调控，以及细胞内第二信使（如Ca²⁺、cAMP）的扩散和整合机制。重点分析了合成生物学工具（如光遗传学、化学诱变系统）如何被用来精确操纵细胞信号通路，以探究因果关系而非仅仅是相关性。此外，本章也探讨了信号在不同细胞间传递的机制，例如外泌体（Exosomes）作为细胞间通讯载体的角色。 --- 第二部分：系统与整合：理解复杂生命系统 (Systems and Integration: Understanding Complex Life) 本部分将视角从单个分子提升到细胞群落、组织乃至整个生命体的层面，强调多尺度数据的整合与建模。 第四章：组织工程与再生医学的前沿 (Frontiers in Tissue Engineering and Regenerative Medicine) 本章探讨如何利用生物材料、细胞生物学和工程学原理来修复或替代受损的组织和器官。详细介绍了支架材料的设计原则（生物相容性、可降解性），以及生物墨水和3D/4D生物打印技术在构建具有生理功能的组织结构中的应用。着重讨论了诱导性多能干细胞（iPSCs）在疾病建模和细胞替代疗法中的潜力与挑战，包括如何通过控制微环境（如生物反应器中的力学刺激）来诱导干细胞向特定谱系分化。 第五章：微生物组与宿主相互作用 (The Microbiome and Host Interplay) 本章全面考察了人体和环境微生物群落的结构、功能及其对宿主生理和病理状态的深远影响。内容涵盖了16S rRNA测序和宏基因组学对微生物多样性和功能潜力的解析。详细分析了肠道微生物如何通过代谢产物（如短链脂肪酸）影响宿主的免疫系统、代谢稳态乃至中枢神经系统（肠-脑轴）。本章还讨论了微生物组干预策略，如益生菌、合成微生物群落移植（FMT）的临床应用前景和面临的标准化难题。 第六章：发育生物学的时空地图构建 (Charting the Spatiotemporal Map of Development) 本章以发育过程为例，展示了生物系统如何从一个受精卵演化出高度有序的三维结构。重点介绍时间序列单细胞组学（scRNA-seq/scATLAS）在追踪细胞命运决定过程中的应用，如何捕获“中间态”细胞群。内容包括形态发生素驱动的模式形成（Pattern Formation）的经典理论与现代计算模型的结合，以及组织干细胞生态位（Niche）的分子构成。此外，本章探讨了跨代遗传效应（Transgenerational Effects）在发育编程中的潜在机制。 --- 第三部分：计算生物学与大数据分析 (Computational Biology and Big Data Analytics) 本部分强调现代生物学研究高度依赖先进的计算工具和数据科学方法。 第七章：生物信息学数据分析的高级方法 (Advanced Methods in Bioinformatics Data Analysis) 本章侧重于处理高维、异构生物学数据的核心算法与统计学基础。内容包括机器学习（ML）在生物数据分类、回归中的应用（如支持向量机、随机森林），并深入探讨了深度学习（DL），特别是卷积神经网络（CNN）在基因组序列功能预测、蛋白质结构折叠（如AlphaFold的原理）中的强大能力。本章还讨论了因果推断在生物网络分析中的应用，以及如何利用图论工具解析复杂的生物学网络结构。 第八章：生物系统的建模与仿真 (Modeling and Simulation of Biological Systems) 本章探讨如何将复杂的生物学知识转化为可操作的数学模型，以预测系统行为。内容涵盖了动力学系统建模（常微分方程ODE、偏微分方程PDE）在酶促反应、药物代谢动力学（PK/PD）中的应用。重点介绍基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）在模拟细胞群体行为（如肿瘤生长、免疫细胞迁移）中的优势，以及随机模拟方法（如Gillespie算法）在处理细胞内稀有分子事件中的重要性。 --- 第四部分：生态学与生物圈的未来 (Ecology and the Future of the Biosphere) 本部分将研究尺度扩展到生物群落和全球环境，关注生物多样性保护和气候变化背景下的生态系统响应。 第九章：宏观生态学与保护生物学 (Macroecology and Conservation Biology) 本章讨论如何理解物种分布、群落结构和生物多样性的全球规律。内容包括物种分布模型（SDMs）如何预测气候变化对不同物种地理范围的影响。深入分析了功能多样性（Functional Diversity）的概念，并阐述了它比物种数量更能预测生态系统服务功能（如碳固存、养分循环）的稳定性。本章也探讨了基于生态系统的方法（Ecosystem-based approaches）在解决人地矛盾和制定可持续资源管理策略中的关键作用。 第十章：环境变化下的生物适应与进化 (Adaptation and Evolution Under Environmental Change) 本章探讨生命系统对快速环境压力的响应机制。重点阐述进化生态学如何将分子机制与种群动态相结合。内容涵盖了适应性进化的速度与限制，特别是快速适应性进化（Rapid Adaptive Evolution）的分子标记（如基因组扫描技术）。探讨了全球变化生物学如何利用田间实验和分子工具，研究温度升高、酸化、污染等压力对生物体生理机能和种群遗传结构的影响。本章强调了理解生物对不可逆变化响应的紧迫性。 --- 本书的特色在于其高度的跨学科整合性，它不仅要求读者掌握生物学的核心知识，更要求读者具备强大的数据处理、系统思维和建模能力，是面向未来科研工作者和高级应用人才的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名生物学的研究生，我一直觉得统计学是我的一个短板。很多文献中的统计分析方法我看得云里雾里，直接影响了我对研究结果的理解和批判能力。这本书的出现，简直就是及时雨。我尤其欣赏它在方法论上的严谨和详尽。书中对每一种统计方法的原理、假设条件、适用范围以及结果的解读都进行了深入的剖析，让我不仅知其然，更知其所以然。例如，在讲解回归分析时，作者不仅介绍了线性回归，还深入探讨了多重线性回归、逻辑回归等，并详细解释了如何检验模型的假设，如何判断自变量和因变量之间的关系是否显著。更重要的是，书中结合了大量的生物学研究实例，让我能够将抽象的统计理论与具体的实验设计和数据分析联系起来。我读到关于流行病学研究中如何应用生存分析时，才真正理解了Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型的精髓。这本书让我对统计学分析的理解上升到了一个新的高度，我不再仅仅满足于套用公式，而是能够更深入地思考每一种分析方法的合理性，以及如何根据研究问题选择最合适的统计工具。这对于我今后的科研工作，无疑是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计非常精巧，细节之处见真章。我之前接触过一些统计学的书籍，但很多都过于偏重理论，或者过于偏重软件操作，而这本书则在这两者之间找到了一个非常好的平衡点。它既有对理论方法的深入阐述，又有对实际操作的细致指导。我喜欢它在讲解每一种统计方法时，都会配有详细的步骤说明，以及关键参数的解释。例如，在介绍方差分析时，作者不仅解释了ANOVA的原理，还一步步地演示了如何在常见的统计软件（如SPSS或R）中进行操作，并说明了输出结果中各个部分的意义。这种“软硬兼施”的学习方式，对于我这样既需要理解理论又需要掌握实际操作的读者来说，非常高效。而且，书中还提供了大量的图表和可视化示例，这使得复杂的统计概念变得更加直观易懂。我发现，通过这些图表，我能够更清晰地看到数据之间的关系，以及统计模型是如何拟合数据的。这本书让我觉得，学习统计学不再是一件枯燥乏味的事情，而是一种充满探索和发现的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排方式非常人性化，让我这个初学者也能很快上手。最开始的学习体验非常重要，而这本书在这方面做得相当到位。它并没有一开始就抛出大量的专业术语和复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者进入统计学的世界。我记得刚拿到书的时候，还担心自己会看不懂，但翻开第一页，就被作者的写作风格所吸引。他用非常通俗易懂的语言，介绍了一些最基础的统计概念，比如平均数、中位数、标准差等等，这些都是生活中经常会遇到的，所以很容易产生共鸣。然后，随着章节的推进，作者慢慢引入一些更高级的概念，但每次都会在前面铺垫足够的背景知识，并给出清晰的解释，让我不会感到突兀。我觉得这一点做得特别好，就像是在一步步搭建知识的楼梯，让我能够平稳地向上攀登。而且，书中穿插的案例分析也很有启发性，它们都是来自真实的生物学研究，能够让我看到统计学在解决实际问题中的强大作用。我读到关于基因组学研究的案例时，更是觉得豁然开朗，原来那些复杂的生物学现象背后，都有统计学在默默地发挥着关键作用。这种理论与实践的紧密结合，极大地激发了我学习的兴趣和动力。

评分☆☆☆☆☆

我作为一个对统计学知之甚少的门外汉，当初抱着忐忑的心情翻开了这本书。然而，令我惊喜的是，它不仅没有让我感到畏惧，反而让我对生物统计学产生了浓厚的兴趣。作者的叙事方式非常引人入胜，他用一种非常平缓、循序渐进的节奏，将我们带入统计学的世界。我感觉自己就像是在听一位经验丰富的老师在娓娓道来，而不是在死记硬背枯燥的公式。他对概念的解释非常到位，常常会结合一些生活中的例子，或者生物学中的一些现象来辅助说明，让我能够轻松地理解那些原本可能很抽象的理论。而且，书中非常注重培养读者的统计思维，它不仅仅是教授我们“如何做”，更重要的是让我们理解“为什么这么做”。我记得在讲解抽样调查时，作者花了很大的篇幅去说明不同抽样方法的优缺点，以及如何减少抽样误差，这让我深刻地认识到，在实际应用中，设计一个合理的抽样方案是多么重要。这本书让我觉得，统计学并非遥不可及，而是能够帮助我们更好地理解和分析身边世界的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容厚重，理论扎实，从统计学基本概念的引入，到各种统计方法的详细讲解，再到实际应用案例的分析，都显得条理清晰，逻辑严谨。尤其让我印象深刻的是，书中并没有简单地罗列公式和定义，而是花了大量篇幅解释这些方法背后的思想和原理，这对于我这样刚刚接触生物统计学的读者来说，非常重要。我之前总觉得统计学枯燥乏味，但这本书让我看到了它的魅力所在。作者在讲解时，善于运用生动形象的比喻，将抽象的统计概念具象化，例如在解释假设检验时，作者将之比作“法庭审判”，被告是否有罪需要证据来支撑，这让我一下子就理解了p值的意义和置信区间的概念。而且，书中对于一些复杂方法的推导也做得非常细致，虽然有时需要花费一番功夫去理解，但最终豁然开朗的感觉是无与伦比的。更值得称赞的是，作者在章节末尾设置了大量的习题，覆盖了从基础到进阶的各个层面，这为我巩固知识、检验学习效果提供了极大的便利。我每天都会花时间做几道题，通过实际操作来加深对理论知识的理解。总体而言，这是一本非常适合入门和进阶学习的生物统计学教材，它既有深度又不失广度，而且兼顾了理论与实践的结合，绝对是想要深入了解生物统计学领域的读者不可多得的好书。

评分☆☆☆☆☆

东西很不错哦，送货很快，看了全新正品的，支持京东

评分☆☆☆☆☆

多读书，也能使你的心情便得快乐。读书也是一种休闲，一种娱乐的方式。读书可以调节身体的血管流动，使你身心健康。所以在书的海洋里遨游也是一种无限快乐的事情。用读书来为自己放松心情也是一种十分明智的。

评分☆☆☆☆☆

中国是一个有五千年悠久历史的文明古国，人才如林，学者如云。他们积累了大量的学习经验。 一、一目十行。这话大家常用，出自《粱书·简文帝纪》:“读书十行俱下。”宋代刘克庄诗云:“五更三点结漏，一目十行读书。”一眼看十行是不可能的，但用来形容读书敏捷，夸张得可以接受。当今科技飞跃发展，各种书籍浩如烟海，要浏览大量书报，确实需要点“一目十行”的本领。 二、二分群书。清末名家梁启超很会读书。他把每天所要读的书分为二类，一类是一般的、粗读; 一类是有价值的，细读；格言还要精读。这种主次分明的读书方法，使他获益不浅。 三、利用“三余”。三国时代的有名教育家董遇，常教导他的学生要善于利用“三余”时间来读书。他说：“冬者岁之余，夜者日之余，阴雨者时之余也。”宋代文豪欧阳修对崇敬他的人深有感慨地说：“余平生所作文章，多在三上，乃马上、枕上、厕上也。”当然，“三上”语有夸大，也不利于健康，不足为训，仪以此说明抓紧一切时间是何等重要。 　四、读书“四到”。宋代朱熹提出读书要“三到”近代胡适加了“手到”，形成了读书要“眼到、口到、手到、心到”的好方法。边看、边诵、边写、边想，才能读得进，记得住，用得上。 　五、贵在“五用”。现代伟大作家鲁迅先生把上面的“四到”，再加上一个“脑到”，归结为“五用”。特别强调，不仅要用“心”记，更要用“脑”思索，善于发现规律，提出问题，勇于创造。这种“眼、口、手、心、脑”五到的提法更全面，收益更为显著，成为读书要诀。 　六、学避“六蔽”。古人认为不好好学习，就会成为愚人、荡人、贼人、绞人、乱人、狂人，总之是不好的人。孔夫子曾经对弟子们说：“好仁不好学，其蔽也愚。好知不好学，其蔽也荡。好信不好学，其蔽也贼。好直不好学，其蔽也绞。好勇不好学，其蔽也乱。好刚不好学，其蔽也狂。 　七、“七焚七录”。明代末年有个大学问家叫张溥，他的读书法奇特，读书时先抄一遍，再读一遍，然后把书稿烧掉。再抄再读再焚再抄，反复七次，直到烂熟于心，融会贯通。他苦读成名，给自己书斋取名为“七焚斋”，也叫“七录斋”。 　八、“八面受敌”。这是宋代全能大文豪苏东坡发明的极优读书法。他每读一本书，有计划地分作意义、故实、文物等几个方面，每次钻研一个方面，步步深入，效果显著。东坡说：“此虽迂钝，而他日学成，八方受敌，与涉猎者不可同日而语也”。 　九、辨明九事。近人陈中凡钻研古籍，造诣极深。他总结为辨明九事:“一日别真伪; 二日识途径;三日明诂训; 四日辨章句;五日考故实; 六日通条理; 七日治经宜知家法; 八日治史应详察史实; 九日治诸子应知流别。” 　十、十目一行。一目十行的浏览可以博学长识，而十目一行的专注，使人精深。清代学者陆世仪就是用了“十目一行”读书法取得成功的。

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侠义英雄，岂能如此胸襟狭小？好在没几天就到八月中秋，待

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余秋雨的“畏友”读书法：

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“道路是曲折的，前途是光明的。”

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一个人好学以恒，胸襟气质会改变；

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生物统计附试验设计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。它不仅给我们提供了如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供了如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。本书较为系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法，在简要叙述了生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用、生物学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布基础上，着重介绍了平均数的统计推断、X2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、多元回归与多元相关分析和多项式回归分析，同时对抽样原理和方法、常用试验设计及其统计分析也进行了详细叙述。在上述内容的基础上，对聚类分析、判断分析、主成分分析、因子分析、典型相关、时间序列分析等多元分析也作了简要介绍。本书通俗易懂，具有一定的深度和广度，适合从事生命科学、农业科学、医学工作者阅读，也可供本、专科院校生物类专业作为教材使用。是一本值得初学者购买的入门级的好书！赞一个！！！

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烟雨楼比武之后，老叫化给你们说开罢。”郭靖哽咽着连声称