生物统计学（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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宋素芳等编

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生物统计学
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第二版
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出版社：中国农业大学出版社

ISBN：9787565501944

版次：2

商品编码：10799503

包装：平装

丛书名：高职高专教育十二五规划建设教材

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：302

具体描述

内容简介

　　《生物统计学（第2版）》遵循以素质教育为基础、以能力培养为本位，理论以够用为度，突出理论知识在实践中的应用等原则，符合高等技术应用型人才的培养目标，充分体现了高职特色。教材编写形式多样，图文并茂，每一章前面有概括本章的目标要求，每章后都有树状结构的小结和习题，计算类习题附有答案。
　　《生物统计学（第2版）》的教学目标主要是培养学生生物学试验设计的能力和对试验资料进行统计分析、处理的能力。本教材另附有实习指导书。
　　《生物统计学（第2版）》通俗易懂，实用性强，适合作为高职高专院校畜牧兽医相关专业教材，对于从事生命科学、农业科学的工作者来说也是一本很好的参考用书。

第一章概论
第一节生物统计与试验设计的概念
第二节常用统计术语
第三节本课程的主要内容
第四节学习本课程的要求与方法
本章小结
复习思考题
第二章数据资料的整理与初步分析
第一节资料的整理
第二节数据资料的初步分析
本章小结
复习思考题
第三章概率与概率分布
第一节概率基础知识
第二节概率分布
第三节样本平均数的抽样分布
本章小结
复习思考题
第四章两均数差异显著性检验
第一节显著性检验的意义
第二节显著性检验的基本原理
第三节单个样本平均数的差异显著性检验
第四节两样本平均数的差异显著性检验
第五节百分数资料的差异显著性检验
第六节总体参数的区间估计
本章小结
复习思考题
第五章方差分析
第一节方差分析的概念与意义
第二节方差分析的基本原理
第三节多重比较
第四节单因素试验方差分析
第五节两因素交叉分组试验方差分析
第六节方差分析的基本假定与数据转换
第七节方差的同质性检验
本章小结
复习思考题
第六章 x2检验
第一节 x2检验的原理
第二节适合性检验
第三节独立性检验
本章小结
复习思考题
第七章直线相关与直线回归
第一节相关与回归的含义
第二节直线相关
第三节直线回归
第四节相关与回归的关系
第五节曲线相关与回归
本章小结
复习思考题
第八章试验设计
第一节试验设计概述
第二节试验计划和试验方案的拟订
第三节试验设计的原则
第四节试验设计方法
第五节样本容量的确定
本章小结
复习思考题
第九章计算机统计分析
第一节 Excel统计分析
第二节 SPSS统计分析
本章小结
复习思考题
生物统计实习指导
实习一 t检验与“检验”
实习二方差分析
实习三 x2检验
实习四直线相关与回归分析
实习五试验设计
附表1 随机数字表（Ⅰ）
随机数字表（Ⅱ）
附表2 标准正态分布的累积分布函数表
附表3 标准正态分布的双侧分位数表
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 Duncan’s多重极差检验的5％和1％SSR值表
附表7 5％及1％q值表
附表8 百分数反正弦转换表
附表9 x2分布的上侧分位数表
附表10 r及R的显著数值表
附表11 常用正交表
参考文献

前言/序言

好的，这是一本名为《计算物理学导论》的图书简介，字数大约1500字，内容详实，旨在介绍该领域的核心概念、方法和应用，完全不涉及《生物统计学（第2版）》的内容。 --- 《计算物理学导论》探索物理世界的数字模拟与数值方法作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟、李明] 版次：第1版出版社： [此处填写出版社名称，例如：科学出版社] ISBN： [此处填写ISBN号] --- 内容简介在二十一世纪的科学前沿，计算能力已成为连接理论洞察与实验验证的桥梁。《计算物理学导论》是一本全面而深入的教材，旨在为物理学、工程学、化学等相关专业的学生和研究人员提供掌握现代计算物理学所需的基础知识、核心算法和实际操作技能。本书不仅涵盖了从经典力学到量子力学中复杂问题的数值求解技术，更强调了算法设计、误差分析以及高效编程实践的重要性。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与应用的广泛性。我们首先从计算科学的基础出发，系统地介绍了浮点运算、误差分析、线性代数问题的求解等数值计算的基石。随后，内容逐步深入到物理学中的核心挑战，包括常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的数值积分、蒙特卡罗方法在统计物理中的应用，以及分子动力学模拟的构建。核心特色与亮点：第一部分：计算基础与数值方法本书的第一部分为读者打下了坚实的数值分析基础。我们详细阐述了数值微分与积分的原理，着重讨论了龙格-库塔法（Runge-Kutta methods）在求解非线性动力学系统中的效率与精度权衡。在线性代数部分，我们不仅介绍了高斯消元法，还深入探讨了迭代求解器，如共轭梯度法（Conjugate Gradient）和广义最小残量法（GMRES），这些是处理大规模稀疏矩阵问题的关键。特别地，本书强调了误差控制的重要性，教授读者如何量化和最小化截断误差与舍入误差，确保计算结果的可靠性。第二部分：经典物理学的计算模型本部分将理论模型与计算工具紧密结合，专注于处理经典物理学中的典型问题： 1. 常微分方程与动力学系统：详细介绍了如何使用数值积分方法求解牛顿定律、简谐振子，以及受阻尼和驱动的非线性系统（如洛伦兹吸引子）。我们通过具体的编程实例，展示了如何捕捉混沌现象的敏感依赖性。 2. 偏微分方程与场论：重点介绍了有限差分法（Finite Difference Method, FDM）在求解热传导方程、波动方程和泊松方程中的应用。我们深入探讨了欧拉法、Crank-Nicolson格式的稳定性和收敛性分析，并提供了二维和三维问题的求解框架。 3. 拉格朗日与哈密顿力学的计算实现：本书教授如何利用辛积分器（Symplectic Integrators）来精确模拟保守系统的长期演化，这是实现高精度分子动力学模拟的基石。第三部分：统计物理与蒙特卡罗方法现代物理研究中，处理大量粒子系统的精确解析解往往是不可能的。因此，蒙特卡罗（Monte Carlo, MC）方法成为不可或缺的工具。本书提供了对基本MC采样技术（如Metropolis算法）的透彻解析，并将其应用于关键的统计物理模型：伊辛模型（Ising Model）：通过模拟二维和三维伊辛模型，读者将学习如何精确确定相变温度，并利用重整化群思想观察临界现象。玻尔兹曼分布与接受率：详细讲解了如何利用Metropolis-Hastings算法对复杂的概率分布进行采样，这是理解统计力学系综理论的计算途径。第四部分：进阶主题与现代方法为满足高阶学习者的需求，本书的最后一部分引入了计算物理学的前沿领域： 1. 分子动力学（Molecular Dynamics, MD）：介绍了MD模拟的理论基础，包括力场构建、时间步长选择和边界条件处理（如周期性边界条件）。我们提供了使用通用力场（如Lennard-Jones势）模拟气体和液体的实例。 2. 快速傅里叶变换（FFT）在物理中的应用：强调了FFT作为一种强大的信号处理和数值求解工具，在解决周期性边界条件下的泊松方程（如使用快速泊松求解器）以及处理光谱分析中的重要性。 3. 第一性原理计算概述：简要介绍了密度泛函理论（DFT）的基本概念，以及如何利用数值方法求解薛定谔方程的基态问题，为接触凝聚态物理和材料科学的计算研究打下初步认识。编程实践与教学方法本书的宗旨是“实践出真知”。所有算法的介绍都伴随着清晰的伪代码和实际的编程实现指导。虽然本书不预设特定的编程语言，但我们推荐读者使用Fortran或Python（结合NumPy/SciPy库）进行练习，因为它们在科学计算领域应用广泛。每章末尾都设计了具有挑战性的习题，要求读者从零开始编写代码来解决具体的物理问题，而非仅仅调用现成的库函数。读者对象物理学、应用数学、理论化学、航空航天工程等专业本科高年级学生及研究生。希望将数值方法应用于自身研究领域的科研人员。对物理模拟和科学计算有浓厚兴趣的工程师和技术人员。《计算物理学导论》不仅是一本教科书，更是一本将抽象物理定律转化为可执行计算机程序的实用手册。通过本书的学习，读者将能够独立设计、实现和验证解决复杂物理问题的有效计算模型。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触生物统计学的本科生，说实话，一开始我对这个科目充满了畏惧，觉得数学公式和统计模型太抽象了，很难理解。但是，《生物统计学（第2版）》的出现彻底改变了我的看法。这本书的语言风格非常友好，作者用了很多生动的比喻和形象的图示来解释复杂的统计概念，让我一下子就豁然开朗。比如说，书中在解释“方差”的时候，用了“数据的离散程度”来类比，还配了一张图，清晰地展示了数据点是紧密聚集还是分散。对于概率和统计推断的部分，作者也是一步一步地引导，从最基础的概念讲起，然后逐渐深入，让我能够逐步建立起自己的知识体系。书中还设计了很多小练习题，在每个章节的最后，让我可以及时巩固所学知识，而且这些题目都很有代表性，能够帮我检验是否真正理解了概念。我印象最深的是关于“中心极限定理”的讲解，以前听老师讲的时候总觉得云里雾里，但这本书通过图示和简单的例子，把这个核心概念讲得非常透彻，让我茅塞顿开。这本书没有那种让人望而生畏的数学推导，而是更侧重于概念的理解和方法的应用，对于我们这些统计学初学者来说，真的太友好了。

评分☆☆☆☆☆

从一个旁观者的角度来看，《生物统计学（第2版）》给我的整体感觉是严谨又不失前瞻性。虽然我不是直接读者，但与我交流过使用这本书的朋友们普遍反映，它在概念的引入和逻辑的构建上非常出色。这本书似乎没有选择走“大而全”的路线，而是精选了生物统计学领域中最核心、最常用，同时也是最能体现统计学精髓的内容进行深入阐述。我特别留意到，朋友们提及书中对于统计模型选择的论述，强调了模型的可解释性和实际应用价值，而不是仅仅追求数学上的完美。这一点非常重要，因为在生物学研究中，模型的“好用”往往比“好看”更关键。此外，我听说书中对数据可视化和图表解读的部分也做了比较细致的讲解，这一点对于很多生物学家来说是福音，毕竟清晰地展示研究结果是至关重要的。书中还提到了一些关于现代生物统计学前沿领域的内容，比如在机器学习和大数据分析方面的应用，这表明这本书并非停留在传统的统计学理论，而是积极拥抱新的技术和方法。整体而言，这本书给人的感觉是厚重而扎实的，适合那些希望深入理解生物统计学理论并将其应用于实际研究的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我只能说，它简直就是生物统计学领域的“百科全书”式的存在。我之所以这么说，是因为它几乎囊括了我在学习和工作过程中可能遇到的所有与生物统计学相关的知识点。从最基本的描述性统计，到复杂的推断性统计，再到各种回归模型、方差分析、生存分析等等，这本书都给出了详尽的讲解。我特别欣赏作者在内容组织上的精心安排，它并不是简单地将各个知识点罗列出来，而是通过清晰的章节划分和逻辑递进，让读者能够循序渐进地掌握复杂的统计理论。书中不仅讲解了方法的原理，还详细介绍了如何运用这些方法来解决实际的生物学问题，比如如何评估药物疗效、如何分析疾病的风险因素、如何进行基因关联分析等等。我记得我曾经在处理一个关于多组学数据整合的问题时，书中关于贝叶斯统计和层次模型的部分，给了我非常大的启发，让我能够从新的角度去思考和解决问题。此外，这本书的参考资料也非常丰富，对于那些希望深入研究某个特定领域或者想了解更多最新进展的读者，提供了很好的指引。总而言之，这本《生物统计学（第2版）》是一本集理论性、实用性和前瞻性于一体的优秀教材，无论你是学生还是研究者，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物统计学（第2版）》我真的是用了很久了，从读研究生开始就一直伴随着我，一直到后来工作偶尔还需要查阅。不得不说，它真的是一本经典之作，内容涵盖了生物统计学领域几乎所有的核心概念和方法。我尤其喜欢它循序渐进的讲解方式，初学者读起来也不会感到特别晦涩。书中的例子都非常贴合生物学研究的实际，比如在基因组学、流行病学、临床试验等方面的应用，都讲解得非常透彻，让我能清晰地理解理论知识如何转化为实际研究的工具。作者在概念的阐述上非常严谨，同时又不失趣味性，很多时候读起来并不像在啃一本枯燥的教科书，反而像是在和一个经验丰富的统计学家在交流。书中对各种统计检验方法的原理、适用条件以及结果的解读都做了非常详细的说明，而且还提供了不少实操性的建议，比如如何选择合适的统计方法、如何避免常见的统计陷阱等等。我记得我第一次接触到回归分析的时候，就是通过这本书才真正理解了其中的奥秘，特别是多元回归和逻辑回归的部分，对我的论文撰写起到了至关重要的作用。总而言之，如果你是生物统计学领域的新手，或者想要系统地回顾和深化自己的统计学知识，这本书绝对是你的不二之选。它不仅是一本教科书，更像是一位耐心且博学的导师，在你学习的道路上给予你坚实的指导和支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在一线做科研的博士，我不得不说，《生物统计学（第2版）》的实用性是我最看重的一点。这本书在理论深度和实际操作性之间找到了绝佳的平衡。很多教材可能过于侧重理论的推导，读起来有些“阳春白雪”，但这本书不同，它非常接地气。书中提供的案例分析，几乎都是从实际科研场景出发，例如如何设计科学的实验、如何处理和分析复杂的数据集、如何有效地展示研究结果等。我尤其欣赏书中对于统计软件应用的部分，它并没有简单地列出一些命令，而是详细解释了如何在R、SAS等常用统计软件中实现各种统计分析，并且对输出结果进行了深入的解读，这对于我们这些需要自己动手处理大量数据的研究者来说，简直是福音。书中对假设检验的讲解尤其到位，它不仅教会你如何进行检验，更重要的是让你理解为什么这样检验，以及如何根据检验结果来做出科学的推断。我记得在我进行一项复杂的基因表达差异分析时，正是通过书中关于多重检验校正的章节，我才意识到了问题的关键所在，并最终找到了正确的分析思路。这本书的内容更新也跟上了时代的步伐，涵盖了一些近年来在生物统计学领域发展迅速的新方法和新理念，这对于保持科研的前沿性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《生物统计学（第2版）》通俗易懂，实用性强，适合作为高职高专院校畜牧兽医相关专业教材，对于从事生命科学、农业科学的工作者来说也是一本很好的参考用书。生物统计学（第2版）》遵循以素质教育为基础、以能力培养为本位，理论以够用为度，突出理论知识在实践中的应用等原则，符合高等技术应用型人才的培养目标，充分体现了高职特色。教材编写形式多样，图文并茂，每一章前面有概括本章的目标要求，每章后都有树状结构的小结和习题，计算类习题附有答案。

评分☆☆☆☆☆