普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬誌慶，周介南 編

圖書標籤:

• 醫藥統計
• 數理統計
• 高等教育
• 規劃教材
• 醫學統計
• 生物統計
• 統計學
• 醫藥
• 教材
• 全國高等醫藥院校

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030341112

版次：4

商品編碼：11009470

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-05-01

用紙：膠版紙

頁數：226

正文語種：中文

內容簡介

《普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計（第4版）》為中國科學院教材建設專傢委員會規劃教材及全國高等醫藥院校規劃教材，是根據教育部對高等醫藥院校精品課程教材的要求，由全國16所醫藥院校長期從事數學教學工作的教師聯閤對第3版教材再次修改完善、編寫而成的第4版教材。全書分9章，內容包括概率論基本知識、統計學重要概念與方法、正交試驗設計等內容。《普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計（第4版）》的編寫既體現瞭數學學科本身的科學性與係統牲，同時又注重其在醫藥學科裏的應用。全書文字簡潔、內容精練、由淺入深。每章後配有習題，同時還有《醫藥數理統計學習輔導》（第3版）配套使用。《普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計（第4版）》可供醫藥院校各專業各層次的學生使用，也可作為醫藥工作者學習數理統計的參考書。

內頁插圖

目錄

第4版編寫說明
第一章 事件與概率
1-1 隨機事件及其運算
1-1.1 隨機事件
1-1.2 事件之間的關係及運算
1-2 事件的概率
1-2.1 概率的統計定義
1-2.2 概率的古典定義
1-3 概率的運算
1-3.1 加法定理
1-3.2 條件概率、概率的乘法定理
1-4 全概率與逆概率公式
1-4.1 全概率公式
1-4.2 逆概率公式（貝葉斯公式）
習題一

第二章 隨機變量的概率分布與數字特徵
2-1 隨機變量與離散型隨機變量的概率分布
2-1.1 隨機變量
2-1.2 離散型隨機變量的概率函數
2-1.3 離散型隨機變量的分布函數
2-2 常用的離散型隨機變量的概率分布
2-2.1 二項分布
2-2.2 泊鬆分布（稀有事件模型）
2-2.3 其他離散型變量的分布
2-3 連續型隨機變量的概率分布
2-3.1 連續型隨機變量的概率分布
2-3.2 正態分布（高斯分布）
2-3.3 其他連續型變量的分布
2-4 隨機變量的數字特徵
2-4.1 均數（數學期望）
2-4.2 方差和標準差
2-4.3 變異係數（相對標準差）
2-5 三種重要分布的漸近關係
2-5.1 三項分布的泊鬆近似
2-5.2 二項分布的正態近似
2-5.3 泊鬆分布的正態近似
習題二

第三章 隨機抽樣和抽樣分布
3-1 隨機抽樣
3-1.1 總體與樣本
3-1.2 簡單隨機抽樣
3-2 樣本的數字特徵
3-2.1 統計量
3-2.2 樣本的數字特徵
3-3 抽樣分布
3-3.1 樣本均數的“分布
3-3.2 Xz分布
3-3.3 t分布
3-3.4 F分布
3-4 概率分布的擬閤及其應用
3-4.1 經驗分布
3-4.2 正態概率分布及應用
3-4.3 對數正態概率分布及應用
3-4.4韋布爾概率分布及應用
習題三

第四章 總體的參數估計
4-1 參數點估計
4-1.1 點估計
4-1.2 正態分布總體參數的點估計
4-1.3 二項分布和泊鬆分布的點估計
4-2 總體參數的區間估計
4-2.1 區間估計的概念
4-2.2 正態總體均數μ的區間估計
4-2.3 正態總體方差σ2的區間估計
4-3 離散型總體參數的區間估計
4-3.1 二項分布參數p的區間估計
4-3.2 泊鬆分布參數λ的置信區間
習題四

第五章 總體參數的假設檢驗
5-1 假設檢驗的基本思想
5-1.1 問題的提齣
5-1.2 假設檢驗的基本思想
5-1.3 假設檢驗中的兩類錯誤
5-2 單個正態總體的參數檢驗
5-2.1 單個正態總體均數μ的假設檢驗
5-2.2 單個正態總體方差的假設檢驗
5-3 兩個正態總體的參數檢驗
5-3.1 兩個正態總體的方差齊性檢驗
5-3.2 配對比較兩個正態總體均數的檢驗
5-3.3 成組比較兩個正態總體均數的檢驗
5-4 離散型變量總體參數的假設檢驗
5-4.1 單個總體率的假設檢驗
5-4.2 兩個總體率的假設檢驗
5-5 列聯錶中獨立性的檢驗
5-5.1 2×2列聯錶（四格錶）中的獨立性檢驗
5-5.2 R×C列聯錶中獨立性的檢驗
5-6 參照單位法
5-6.1 Ridit分析
5-6.2 用置信區間作顯著性檢驗
習題五

第六章 方差分析
6-1 基本概念
6-1.1 試驗指標
6-1.2 因素
6-1.3 水平
6-2 單因素方差分析
6-2.1 數學模型
6-2.2 方差分析的原理與步驟
6-2.3 單因素方差分析的計算
6-2.4 方差齊性檢驗的步驟
6-3 兩兩間多重比較的檢驗法
6-3.1 σ檢驗法（TukeyHSD法）
6-3.2 S檢驗法（FisherLSD檢驗法）
6-4 兩因素試驗的方差分析
6-4.1 無重復試驗
6-4.2 有重復試驗
習題六

第七章 非參數檢驗
7-1 配對符號秩和檢驗（Wilcoxon配對法）
7-1.1 配對比較的符號秩和檢驗
7-1.2 樣本中位數與總體中位數比較的符號秩和檢驗
7-2 完全隨機設計兩樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon兩樣本比較法）
7-2.1 原始數據的兩樣本比較
7-2.2 頻數錶資料的兩樣本比較
7-3 完全隨機設計多樣本比較的秩和檢驗（H檢驗法）
7-3.1 原始資料多樣本比較的秩和檢驗
7-3.2 頻數錶資料的多樣本比較秩和檢驗
7-4 配伍組設計多個樣本比較的秩和檢驗（Friedman秩和檢驗）
7-5 兩兩比較的秩和檢驗
7-5.1 多個樣本間兩兩比較的秩和檢驗
……
第八章 相關與迴歸
第九章 正交試驗設計

前言/序言

基礎醫學研究與實踐的基石：現代生物醫學統計學導論 本書聚焦於為生物醫學領域的研究者、臨床醫生和公共衛生專業人員提供一套堅實、全麵且高度實用的統計學工具和思維框架。在生命科學飛速發展的今天，嚴謹的定量分析已成為驗證假說、評估乾預措施有效性以及指導循證醫學實踐的必要前提。本書旨在彌閤理論統計學與復雜生物醫學數據之間的鴻溝，使讀者能夠自信地處理和解釋實際研究中遇到的各種數據挑戰。 第一部分：統計學基礎與生物醫學數據的本質 本部分為讀者奠定理解後續高級方法的理論基礎，並特彆強調生物醫學數據所特有的復雜性與變異性。 第一章：生物醫學研究設計與數據結構 本章深入剖析瞭臨床試驗、流行病學調查、隊列研究、病例對照研究以及實驗室乾預研究等核心研究類型的結構。重點講解瞭研究假設的建立（零假設與備擇假設）、隨機化、盲法和對照組選擇在減少偏倚中的關鍵作用。我們詳細闡述瞭不同研究設計如何影響數據的收集、存儲和後續的統計推斷。內容包括：暴露-結局關係建模、混雜因素的識彆與處理、橫斷麵數據與縱嚮數據的區彆與統計要求。 第二章：描述性統計與數據可視化 在進行任何推斷之前，對數據進行詳盡的描述至關重要。本章涵蓋瞭集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（標準差、方差、四分位數間距）的計算與解釋。特彆關注生物學數據中的異常值（Outliers）的識彆、處理策略（如穩健統計方法）以及如何選擇最能代錶數據分布的統計量。可視化部分側重於生物醫學領域常用的圖形，如：箱綫圖（Box Plots）、生存麯綫（Kaplan-Meier Plot）、散點圖矩陣（Scatter Plot Matrices）和森林圖（Forest Plots），強調圖示如何在不失真的情況下有效傳達關鍵信息。 第三章：概率論、隨機變量與分布模型 本章迴顧瞭生物醫學統計推斷的數學基礎。講解瞭離散型和連續型概率分布，重點介紹與生命科學高度相關的分布：二項分布（Binomial）、泊鬆分布（Poisson）（常用於事件計數，如發病率）、正態分布（Normal Distribution）及其在中心極限定理中的核心地位。此外，還引入瞭t分布、卡方分布和F分布，為後續的參數估計和假設檢驗做鋪墊。對於生物學變異性的理解，需深刻掌握這些分布的特性及其應用場景。 第二部分：參數估計與假設檢驗的核心方法 本部分是統計推斷的主體，係統介紹如何基於樣本數據對總體特徵做齣精確估計和可靠判斷。 第四章：參數估計的原理與方法 詳細闡述點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation）的概念。重點講解置信區間（Confidence Intervals, CIs）的構造原理及其臨床意義——CIs比單一的P值更能體現估計的不確定性。內容涵蓋基於正態分布的均值置信區間、基於泊鬆分布的率的置信區間，以及大樣本下的正態近似法。 第五章：單樣本與雙樣本的均值與比例檢驗 本章是實踐中最常用的統計方法。細緻講解瞭Z檢驗、Student's t檢驗（包括配對t檢驗）的適用條件和計算步驟。對於分類數據，深入剖析瞭率（Proportions）的單樣本與雙樣本比較，包括使用Z檢驗和卡方檢驗進行初步判斷。對檢驗的I類錯誤（假陽性）和II類錯誤（假陰性）、統計功效（Power）的概念進行透徹解析，強調在研究設計階段確定所需樣本量的重要性。 第六章：方差分析（ANOVA）與多重比較 當研究涉及三個或三個以上組彆的均值比較時，ANOVA成為首選工具。本章區分單因素方差分析和雙因素方差分析（Factorial ANOVA），並探討交互作用的解釋。更重要的是，本章深入討論瞭多重比較問題（Multiple Comparisons Problem），即當進行多次兩兩比較時，I類錯誤的膨脹風險。係統介紹瞭Bonferroni校正、Tukey’s HSD（Honestly Significant Difference）等事後檢驗（Post-hoc tests）的原理和應用時機。 第三部分：關聯性分析與迴歸建模 生物醫學研究的核心任務之一是探究變量間的關係。本部分將重點放在量化和預測方麵。 第七章：分類數據分析：卡方檢驗與列聯錶 針對名義或有序的分類數據，本章係統介紹瞭卡方擬閤優度檢驗和卡方獨立性檢驗在列聯錶中的應用。詳細講解瞭相對危險度（Relative Risk, RR）、優勢比（Odds Ratio, OR）的計算、置信區間的估計及其在病例對照研究和隊列研究中的核心地位。特彆強調Fisher精確檢驗在小樣本數據中的應用。 第八章：相關性分析與綫性迴歸 本章關注連續變量間的關係。講解瞭Pearson相關係數和Spearman秩相關係數的計算、解釋及其統計顯著性檢驗。隨後，深入綫性迴歸模型：簡單綫性迴歸（解釋斜率和截距的生物學含義）和多元綫性迴歸。重點在於模型診斷——殘差分析，以及如何評估模型的擬閤優度（R-squared）和多重共綫性對估計結果的影響。 第九章：邏輯迴歸模型（Logistic Regression） 邏輯迴歸是分析二分類結局（如疾病有/無、治療成功/失敗）的基石。本章詳細講解瞭Logit轉換、幾率（Odds）的概念與優勢比（OR）的直接解釋。區分瞭單因素邏輯迴歸與多因素邏輯迴歸，並闡述瞭如何在多因素模型中控製混雜因素。本章還涵蓋瞭泊鬆迴歸，用於分析計數數據（如發病率）。 第四部分：生存分析與非參數方法 許多醫學結局（如死亡、復發、疾病進展）具有時間依賴性，需要專門的分析工具。 第十章：生存分析基礎 本章介紹瞭生存分析的核心概念：生存函數S(t)、風險函數h(t)。詳細闡述瞭Kaplan-Meier法的計算與圖示，以及對數秩檢驗（Log-Rank Test）用於比較多組生存麯綫的差異。強調生存數據中刪失（Censoring）的處理方式及其對分析的影響。 第十一章：Cox比例風險模型 Cox迴歸模型是生存分析中最強大的工具。本章重點講解如何構建半參數模型，解釋迴歸係數（Hazard Ratios, HRs）的臨床意義，以及如何檢驗比例風險假設（Proportional Hazards Assumption）。內容涵蓋時間依賴性協變量的處理和模型調整。 第十二章：非參數和非綫性方法導論 認識到並非所有生物醫學數據都服從正態分布，本章介紹瞭當數據分布未知或樣本量較小時的替代方案。講解Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗的替代）、Kruskal-Wallis H檢驗以及Spearman相關性的非參數推斷基礎。簡要引入瞭廣義綫性模型（GLM）的概念，以應對更復雜的非正態分布數據結構（如計數和比例數據）。 附錄：統計軟件應用與倫理考量 附錄部分提供實際操作指南，指導讀者使用主流統計軟件（如R或Stata的通用命令結構）復現書中的實例分析。同時，探討p值誤用、結果可重復性危機、數據透明度和研究倫理在統計報告中的重要性，確保研究的科學性和可信度。 本書特色： 案例驅動： 所有理論講解均緊密結閤真實的臨床試驗、藥物有效性評估或流行病學調查數據。 側重解釋： 強調對統計結果（如OR、HR、CI）的生物學和臨床意義的準確解讀，而非僅僅停留在公式推導。 方法選擇指南： 提供清晰的流程圖和決策樹，幫助讀者根據研究問題和數據類型選擇最恰當的統計檢驗。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在職的統計學講師，偶爾會為醫學專業的學生開設一些交叉課程。在為他們準備教材時，我一直在尋找一本既有學術深度，又能緊密結閤醫學實際的數理統計教材。這本書的“醫藥”前綴讓我對其內容充滿瞭期待，希望它能在傳統的數理統計理論基礎上，加入更多醫學研究的特色內容，例如流行病學統計、臨床試驗設計與分析等。如果書中能夠提供一些經典的醫學統計案例，並對其進行詳盡的剖析，那將對我的教學工作大有裨益，也能讓我的學生對數理統計在醫學領域的價值有更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計還挺吸引人的，白底搭配簡潔的藍色字體，透著一股嚴謹的學術氣息。翻開扉頁，書名《醫藥數理統計》赫然在目，副標題“普通高等教育‘十二五’規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材”則清晰地標明瞭它的身份和定位，讓人立刻感受到它的權威性和實用性。作為一名即將步入臨床研究領域的醫學生，我對數理統計在醫學中的應用一直充滿好奇，也深知掌握這門工具的重要性。這本書似乎能解答我在這方麵的疑惑，為我打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初次接觸數理統計的學生，對於其中的概念感到有些陌生和畏懼。這本書的篇幅看起來不小，內容也十分豐富，我希望它能有一個循序漸進的學習路徑，從最基礎的統計概念講起，逐步深入。如果書中能有清晰的公式推導和易於理解的文字解釋，並且配有適量的練習題，那將對我學習數理統計非常有幫助。我希望這本書能讓我不再覺得統計學是一門晦澀難懂的學科，而是能真正掌握它，並在未來的學習和工作中運用自如。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的藥學研究生，日常的科研工作離不開數據分析。拿到這本書時，我主要關注的是它是否能提供一些深入的統計學方法，以及這些方法在實際藥物研發和臨床試驗中是如何應用的。這本書的編寫風格似乎比較偏嚮理論，章節的設置也比較係統，從基礎的概率論到復雜的迴歸分析，都涵蓋在內。我特彆期待書中能有一些具體的案例分析，能夠將抽象的統計學概念與我所研究的藥物進行關聯，從而更好地指導我的科研實踐。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對統計學略有瞭解的臨床醫生，我一直覺得自己在數據解讀方麵還有提升的空間。很多時候，在閱讀文獻時，麵對各種統計圖錶和P值，總覺得理解不夠深入，無法完全把握研究的精髓。這本書的齣現，給瞭我一個係統學習和鞏固的機會。它的內容深度應該能夠滿足我對於統計學在醫學領域更精細化應用的需求，比如如何選擇閤適的統計模型來分析特定的臨床數據，或者如何避免在統計分析中常見的誤區。

評分☆☆☆☆☆

正版

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