医药数理统计方法（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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祝国强，张学良，杭国明 编

图书标签:

• 医药统计
• 数理统计
• 生物统计
• 医学统计
• 统计学
• 高等教育
• 规划教材
• 第三版
• 医学研究
• 数据分析

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040395600

版次：3

商品编码：11501301

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：361

字数：520000

正文语种：中文

内容简介

　　《医药数理统计方法（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》是专门为高等医药类院校本科教育所编写的数学基础课程教材。本版是在第二版的基础上，根据前两版在使用过程中的反馈意见修订而成。本书2009年被评为普通高等教育精品教材。
　　《医药数理统计方法（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》系统而简要地介绍了基础概率和统计方法两大部分内容。分为随机事件及其概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，随机抽样及抽样分布，抽样估计，假设检验，方差分析，正交试验设计与分析，相关与回归分析共九章。本书的特点是内容涵盖广泛，论理深入浅出，既坚持了数理统计的传统内容，又扩充了一些实用统计方法，有利于数理统计与卫生统计的衔接与沟通。本书配有相应的教学辅导书和电子教案。
　　《医药数理统计方法（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》可供高等医药类院校药学、生物技术、中药等本科专业作教材使用，也可供相关专业的本科生及研究生选用，从事医药卫生工作的科技人员也可学习参考。

内页插图

目录

第一章 随机事件及其概率
第一节 随机事件及其运算
第二节 随机事件的概率
第三节 概率的基本运算法则
第四节 全概率公式和逆概率公式
习题

第二章 随机变量及其分布
第一节 随机变量与离散型随机变量的分布
第二节 常见离散型随机变量的分布
第三节 连续型随机变量的分布
第四节 常见连续型随机变量的分布
第五节 随机向量
第六节 随机变量函数的分布
习题二

第三章 随机变量的数字特征
第一节 数学期望
第二节 方差
第三节 二维随机变量的数字特征
第四节 大数定律与中心极限定理
习题三

第四章 随机抽样及抽样分布
第一节 抽样的基本概念和方法
第二节 样本分布图
第三节 样本数据的集中趋势和离散趋势
第四节 抽样分布
习题四

第五章 抽样估计
第一节 抽样估计的概念
第二节 总体参数的点估计
第三节 正态总体参数的区间估计
第四节 二项分布和泊松分布总体
参数的区间估计
习题五

第六章 假设检验
第一节 假设检验的基本思想
第二节 假设检验的常用方法
第三节 正态总体均值的检验
第四节 正态总体方差的检验
第五节 关于检验方法的若干补充
第六节 二项分布和泊松分布总体参数的检验
第七节 非参数检验
第八节 分类资料的X2检验
习题六

第七章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理
第二节 单因素试验的方差分析
第三节 两两间多重比较的检验方法
第四节 双因素试验的方差分析
习题七

第八章 正交试验设计与分析
第九章 相关与回归分析
附录一 排列与组合
附录二 英汉词汇表
附录三 附表
参考答案
参考书目

《医药数理统计方法（第3版）》 图书简介 本书是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，旨在系统、深入地阐述医药领域中常用的数理统计方法。作为一本全面更新的第三版教材，它不仅涵盖了数理统计学的核心理论与基础知识，更紧密结合了医药研究与实践的最新发展，为学习者提供了坚实的理论支撑和强大的实践指导。全书内容丰富、逻辑严谨、图文并茂，致力于培养学生严谨的科学思维和熟练运用统计工具分析医药问题的能力。 第一部分：统计学基础与基本概念 本书的开篇，将带领读者走进统计学的世界，建立起对统计学基本概念的清晰认识。我们将从数据的本质出发，探讨数据的收集、整理、描述以及分类方法。 绪论： 介绍统计学的基本概念，如总体、样本、参数、统计量，以及统计学在医药研究中的重要作用和地位。强调统计学作为一门研究如何从数据中获取信息、做出推断的科学，在疾病预防、药物研发、临床试验、公共卫生等领域的不可或缺性。 数据的类型与尺度： 详细区分不同类型的数据，包括定性数据（如血型、性别）和定量数据（如血压、血糖），并深入探讨不同测量尺度（定类、定序、定距、定比）对统计分析方法选择的影响。理解数据类型是后续统计分析方法选择的基础。 统计量与抽样分布： 讲解描述数据集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、极差）的重要统计量，并介绍如何通过样本统计量去估计总体参数。重点阐述抽样分布的概念，如样本均值、样本比例的抽样分布，以及中心极限定理在统计推断中的核心作用，为后续的假设检验和区间估计打下基础。 图表法描述数据： 介绍各种常用的数据可视化方法，如直方图、条形图、饼图、箱线图、散点图等，以及它们在直观展示数据分布、揭示数据特征和规律方面的优势。强调清晰、准确的图表是有效传达统计信息的重要手段。 第二部分：参数估计与假设检验 本部分将聚焦于统计推断的核心内容，即如何从样本数据出发，对未知的总体参数进行估计，并对关于总体的某种假设进行检验。 点估计： 介绍点估计的性质（无偏性、有效性、一致性），并讲解几种常用的点估计方法，如矩估计法和最大似然估计法。通过实例展示如何利用样本数据计算出对总体参数的最佳估计值。 区间估计： 详细讲解区间估计的原理，即构造一个包含总体参数的概率区间。重点介绍针对均值、比例、方差等参数的置信区间的计算方法，并深入解释置信水平的含义。强调区间估计比点估计更能反映估计的不确定性。 假设检验的基本原理： 阐述假设检验的基本流程，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），确定检验统计量，计算p值，并根据p值与显著性水平（α）的关系做出决策。清晰解释第一类错误（拒绝真原假设）和第二类错误（接受假原假设）的概念及其影响。 单样本检验： 介绍针对单个总体均值、比例、方差的Z检验、t检验、卡方检验、F检验等常用方法。通过实际的医药数据案例，演示如何应用这些检验方法来判断样本是否来自具有特定参数的总体。 两样本检验： 讲解如何比较两个独立样本或配对样本的均值、比例、方差的差异。涵盖独立样本t检验、配对样本t检验、两样本Z检验、F检验等。这些方法在比较不同治疗组的疗效、评估两种药物的安全性等方面至关重要。 多样本检验： 引入方差分析（ANOVA），用于比较三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异。详细讲解单因素方差分析的原理、计算过程和结果解释，为多组实验设计提供了强大的统计工具。 第三部分：分类变量的统计分析 本部分将专门讨论如何处理和分析分类变量，这是医药数据中非常常见的一类数据。 列联表分析： 介绍如何构建和分析列联表，用于描述两个或多个分类变量之间的关联程度。 卡方检验： 详细讲解卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，用于判断样本数据是否符合某一理论分布，以及两个分类变量之间是否相互独立。在流行病学研究和临床观察中应用广泛。 Fisher精确检验： 针对样本量较小的情况，介绍Fisher精确检验作为卡方检验的补充，能够提供更精确的概率结果。 第四部分：相关与回归分析 本部分将深入探讨变量之间的数量关系，以及如何利用一个或多个变量来预测另一个变量。 相关分析： 讲解相关系数的计算和解释，包括Pearson相关系数（用于度量线性关系）、Spearman秩相关系数（用于度量单调关系）。强调相关不等于因果，并指导读者如何区分和解读不同类型的相关关系。 直线回归分析： 详细介绍简单线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的意义、残差分析以及模型拟合优度（决定系数R²）的评估。通过医药案例，展示如何利用一个自变量预测一个因变量，例如利用某种生化指标预测疾病的发生风险。 多元线性回归分析： 扩展到多元线性回归，学习如何利用多个自变量共同预测一个因变量。重点讲解模型构建、变量选择、多重共线性问题、以及如何解释多个回归系数。在控制混杂因素、深入探究药物多重作用机制等方面具有重要价值。 第五部分：非参数统计方法 当数据不满足参数检验的假设条件（如正态性）时，非参数统计方法提供了重要的替代方案。 秩和检验： 介绍Mann-Whitney U检验（用于两独立样本）、Wilcoxon符号秩检验（用于配对样本），以及Kruskal-Wallis H检验（用于多独立样本）。这些方法在处理偏态数据或定序数据时非常有效。 符号检验： 介绍更简便的符号检验，用于配对样本的中位数检验。 第六部分：生存分析 生存分析是医药领域中非常重要的统计学分支，用于分析事件发生的时间，如患者的生存时间、疾病复发时间等。 生存函数的估计： 介绍Kaplan-Meier生存曲线的绘制和解释，以及中位生存期的概念。 生存数据的比较： 讲解Log-rank检验，用于比较不同组患者的生存曲线是否存在显著差异。 Cox比例风险模型： 深入介绍Cox比例风险模型，用于分析影响生存时间的多个预后因素，并估计各因素的风险比。在评估治疗方案、预测疾病预后等方面不可或缺。 第七部分：实验设计与统计分析 本书还将指导读者如何科学地设计医药研究的实验方案，并根据不同的设计选择合适的统计分析方法。 随机对照试验（RCT）： 介绍RCT的设计原则、随机化、盲法等关键要素，以及其在评估药物疗效中的金标准地位。 其他实验设计： 简要介绍析因设计、交叉设计等，并指导如何根据研究目的选择最合适的实验设计。 统计功效分析： 讲解样本量计算的原理，以及如何通过功效分析来确定研究所需的最小样本量，以确保研究具有足够的统计检验能力。 第八部分：质量控制与统计过程控制 本书还将触及医药生产和质量管理中的统计应用。 统计过程控制（SPC）： 介绍控制图（如X-bar控制图、R控制图）的应用，用于监控生产过程的稳定性，及时发现和纠正生产过程中的异常波动，确保产品质量。 案例分析与应用 贯穿全书的丰富医药案例是本书的一大特色。从流行病学调查、临床试验数据分析，到药物不良反应监测、生物标志物研究，本书通过真实或模拟的医药数据，详细演示了各种统计方法的应用过程，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。每章末的习题和思考题，也为读者巩固知识、深化理解提供了绝佳机会。 总结 《医药数理统计方法（第3版）》是一本为医药专业本科生和研究生量身打造的教材。它不仅系统地传授了数理统计学的基本理论和方法，更注重培养读者将统计思维应用于解决医药领域复杂问题的能力。通过严谨的理论阐述、丰富的案例分析以及对最新统计技术和方法的介绍，本书将成为读者在医药统计学领域学习和研究道路上的重要伙伴，助力其在未来的学术研究和临床实践中取得成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书在统计软件的应用和结果解读方面，也做得相当出色，这使得它不仅仅是一本理论书，更是一本实用的操作指南。它并没有局限于理论讲解，而是花了相当大的篇幅来介绍如何使用常用的统计软件，比如 SPSS、SAS 或者 R 语言来实现书中的各种统计分析方法。它提供了详细的软件操作步骤，并且将书中的例子和案例的分析结果以图文并茂的方式呈现出来，让我能够一边学习理论，一边动手实践。这一点对于我这样的初学者来说，简直是福音。更重要的是，它不仅仅教我们如何“运行”统计分析，更重要的是教我们如何“解读”分析结果。书中反复强调，统计结果的意义在于其在医学领域的实际应用，而不仅仅是数字本身。它指导我们如何理解输出的表格、图表，如何根据统计量来判断结果的显著性、效应大小以及其临床意义。比如，对于一个回归模型，它会教我们如何判断模型的预测能力，如何根据置信区间来评估参数的精确度。对于一个假设检验，它会引导我们思考“统计学上的显著”是否等同于“医学上的显著”。这种深入的解读，让我对统计学在医学研究中的价值有了更深的认识，也培养了我批判性地看待和使用统计结果的能力。

评分☆☆☆☆☆

读到书中关于假设检验的部分，我才真正体会到数理统计在判断医学研究结论可靠性方面的重要性。它详细介绍了各种假设检验的方法，从最基础的 Z 检验、t 检验，到更复杂的卡方检验、F 检验，每一种方法都配有详细的推导过程和实际的医学案例。我特别认真地研读了关于 p 值的解释，之前对 p 值的理解一直有些模糊，但这本书通过具体的例子，比如比较两种新药的疗效是否有显著差异，清晰地阐述了 p 值在做出统计决策中的作用。它解释了如何根据 p 值来拒绝或接受原假设，以及犯第一类错误和第二类错误的概率。这对于撰写科研论文、解读临床试验结果至关重要。书中还列举了许多常见的医学研究场景，比如探究某个基因与某种疾病的发病率是否相关，或者评估一种新的诊断方法是否优于现有方法。它指导我们如何选择合适的检验方法，如何正确地设置零假设和备择假设，以及如何解读检验结果。这种实操性的指导，让我觉得这本书不仅仅是理论的堆砌，而是真正能够指导我进行科学研究的“工具书”。它让我明白了，任何医学上的“发现”都不能仅仅依靠直觉，而是需要严谨的数理统计方法来加以验证。

评分☆☆☆☆☆

这本书在回归分析和方差分析部分的讲解，让我觉得非常深入且具有启发性。在回归分析的部分，它从最简单的直线回归开始，逐步过渡到多元线性回归，并详细介绍了如何进行模型诊断，比如残差分析、多重共线性检验等。我印象深刻的是，书中用大量的医学数据来演示如何建立一个预测模型，比如预测病人未来患上某种疾病的概率，或者预测药物在不同个体内的代谢速度。它解释了如何选择解释变量，如何评估模型的拟合优度，以及如何解释回归系数的医学意义。这对于理解影响疾病发生、发展和治疗效果的各种因素非常有帮助。而方差分析的部分，则让我领略到了如何比较多个组别的均数是否存在显著差异。比如，在研究不同剂量的药物对某项生理指标的影响时，方差分析就能有效地分析出哪种剂量是最佳的。书中对单因素方差分析和多因素方差分析的讲解都非常到位，并且提供了相应的统计软件操作示例，让我能够快速上手。它让我意识到，很多看起来复杂的医学现象，都可以通过建立数学模型，利用回归和方差分析等方法来揭示其背后的数量规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《医药数理统计方法（第3版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》。 刚拿到这本《医药数理统计方法（第3版）》时，就被它“十二五”国家级规划教材的 title 吸引了。翻开第一章，我发现它并没有像我想象的那样，上来就抛出一堆复杂的公式和定理。相反，它从统计学的基本概念入手，比如样本、总体、参数、统计量等等，用非常贴切的医学例子来解释，像是在讨论病人的血压数据、药物疗效的对比实验。这种循序渐进的方式让我觉得很舒服，一点点地建立起对数理统计在医学领域应用的直观认识。我尤其喜欢它对数据收集和整理的讲解，这部分内容在实际科研中太重要了，往往被大家忽略。书中提到的抽样方法，比如简单随机抽样、分层抽样，都配有生动的插图和具体的应用场景，让我能够迅速理解不同抽样方法的优缺点以及何时使用。它还强调了数据可视化的重要性，通过图表来直观地展示数据特征，这对于初步分析数据、发现潜在规律非常有帮助。比如，它展示了如何用直方图来理解一个治疗组的药物浓度分布，以及用散点图来探究两个变量之间的关系。这些基础性的讲解，为后续更深入的学习打下了坚实的基础，让“统计”这个词不再是冰冷枯燥的数学符号，而是变成了解决医学问题、解释生命现象的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

让我对《医药数理统计方法（第3版）》这本书印象深刻的，还有它在生存分析和非参数统计方面的精彩阐述。生存分析部分，它详细介绍了 Kaplan-Meier 曲线的绘制和 log-rank 检验的应用，这对于研究疾病的预后、药物的有效性以及患者的生存时间非常有价值。书中通过分析大量肿瘤患者的生存数据，演示了如何评估不同治疗方案对延长患者生存期的影响，以及如何识别影响生存率的关键因素。它还介绍了 Cox 比例风险模型，让我能够理解如何同时考虑多个协变量来评估它们对生存时间的影响。这部分内容对于医学研究和临床决策都具有极强的指导意义。非参数统计部分，它弥补了参数统计的一些局限性，比如当数据不符合正态分布时，非参数检验就显得尤为重要。书中介绍了 Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kruskal-Wallis 检验等，这些方法的应用范围很广，可以处理各种类型的数据。我特别喜欢它通过一些实际的医学案例，来展示非参数方法的优势，比如在比较两组不同治疗方案疗效时，即使疗效指标不是连续的，也可以使用非参数方法进行分析。这些内容让我拓宽了统计分析的思路，更加灵活地应对各种复杂的医学研究问题。

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不错，现在基本不去书店了。读书可供消遣，可供装饰，也可以增长才干。为消遣而读书，常见于独处退之时，为装饰而读书，多用于高谈阔论之中；为增长才干而读书，主要在于对事物的判断和处理。 读书费时太多是怠惰，过分的藻饰装璜是矫情，全按书本条文而断事是十足的学究气。读书使天然得以完善，又需靠经验以补其不足，因为天生的才能犹如天然的树木，要靠后来的学习来修剪整枝，而书本上的道理如不用经验加以制约，往往是泛泛而不着边际的。 读书不可专为反驳作者而争辩，也不可轻易相信书中所言，以为当然如此，也不是为了寻找谈话资料。而应当权衡轻重，认真思考。有些书浅尝即可，另一些不妨吞咽，少数书则须咀嚼消化。这就是说，有的书只要读其中一部分，有的可以大致浏览，少数则须通读，读时要全神贯注，勤奋不懈。有些书也可请人代读，取其所需作摘要，但这只限于题材不大重要和质量不高的作品。 第一，循序渐进。朱熹说：“读书之法，莫贵于循守而致精。就是说，读书要有个先后顺序，读通一书，再读一书。就读一书而言，则要逐字逐句逐段按顺序读，先读的未弄通，就不能读后面的。这样才不会生吞活剥或杂乱无章。

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不错，现在基本不去书店了。读书可供消遣，可供装饰，也可以增长才干。为消遣而读书，常见于独处退之时，为装饰而读书，多用于高谈阔论之中；为增长才干而读书，主要在于对事物的判断和处理。 读书费时太多是怠惰，过分的藻饰装璜是矫情，全按书本条文而断事是十足的学究气。读书使天然得以完善，又需靠经验以补其不足，因为天生的才能犹如天然的树木，要靠后来的学习来修剪整枝，而书本上的道理如不用经验加以制约，往往是泛泛而不着边际的。 读书不可专为反驳作者而争辩，也不可轻易相信书中所言，以为当然如此，也不是为了寻找谈话资料。而应当权衡轻重，认真思考。有些书浅尝即可，另一些不妨吞咽，少数书则须咀嚼消化。这就是说，有的书只要读其中一部分，有的可以大致浏览，少数则须通读，读时要全神贯注，勤奋不懈。有些书也可请人代读，取其所需作摘要，但这只限于题材不大重要和质量不高的作品。 第一，循序渐进。朱熹说：“读书之法，莫贵于循守而致精。就是说，读书要有个先后顺序，读通一书，再读一书。就读一书而言，则要逐字逐句逐段按顺序读，先读的未弄通，就不能读后面的。这样才不会生吞活剥或杂乱无章。

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