21世紀高等醫藥院校教材：醫藥應用概率統計 高祖新,韓可勤 9787030161123 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高祖新，韓可勤 著

圖書標籤:

• 概率統計
• 醫藥統計
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• 教材
• 醫學
• 生物統計
• 統計學
• 應用統計
• 高祖新
• 韓可勤

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030161123

商品編碼：29689709615

包裝：平裝

齣版時間：2011-01-07

基本信息

書名：21世紀高等醫藥院校教材：醫藥應用概率統計

定價：39.00元

作者：高祖新,韓可勤

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2011-01-07

ISBN：9787030161123

字數：

頁碼：400

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.581kg

編輯推薦

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《醫藥應用概率統計》主要適閤於醫藥類各專業概率統計、數理統計、應用統計等基礎課教材或參考書，也可作為各類非理工科專業同類課程的參考書，還可作為其他教學，如考研復習輔導及數學建模等的參考書。同時也是醫藥衛生工作人員頗為實用的統計應用參考書。

內容提要

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《醫藥應用概率統計》是編者在所進行的“統計及應用課程教改研究和實踐”研究成果榮獲教學成果二等奬基礎上，所編寫的頗具特色的概率統計基礎課程教材。《醫藥應用概率統計》針對醫藥本科學生的基礎和培養要求，適當選取教材內容的深度和廣度，內容係統全麵，例題典型實用，編寫力求簡明易懂，深入淺齣，富有啓發性，應用性強。其內容包括數據處理、概率論基礎、數理統計原理、知識及常用統計方法等，並在每章的後給齣Excel軟件對應統計功能的操作應用，輔之適當的思考與練習題、應用統計軟件的上機訓練題和習題及參考答案。同時每章配有內容提要與綜閤舉例，對各章核心內容以簡錶形式高度概括，並精選綜閤性典型例題和考研真題進行詳解和分析，使本教材能兼顧本科基礎課教學和更高教學要求（如考研）不同層次的需求。

目錄

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章 統計數據的描述和概括
第二章 事件和概率
第三章 變量及其分布
第四章 嚮量及其分析
第五章 大數定律與中心極限定理
第六章 抽樣分布
第七章 參數估計
第八章 假設檢驗
第九章 方差分析
第十章 相關分析與迴歸分析
第十一章 正交設計與均遁辭設計
參考文獻
附錄一 習題參考答案
附錄二 常用統計錶

作者介紹

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文摘

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序言

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《概率論與數理統計基礎與應用》 前言 在科學技術飛速發展的今天，數據已成為推動社會進步和決策製定的關鍵要素。從基礎科學研究到復雜的工程應用，從精準醫療的診斷治療到經濟金融的風險評估，概率論與數理統計無處不在，扮演著至關重要的角色。掌握概率統計的理論與方法，不僅是現代科學研究者必備的技能，也是各領域專業人士洞察規律、分析問題、做齣科學決策的利器。 本書旨在為廣大讀者，特彆是高等院校的理工科、醫藥科、經濟管理科等專業學生及相關從業人員，係統地介紹概率論與數理統計的基本概念、核心理論和常用方法，並著重展示其在各領域的實際應用。我們力求內容嚴謹、條理清晰、例證豐富，幫助讀者建立堅實的理論基礎，培養紮實的分析能力，提升解決實際問題的能力。 第一部分：概率論基礎 第一章：隨機事件與概率 本章將帶領讀者進入概率論的殿堂，認識隨機現象的普遍性及其研究的必要性。 隨機現象與試驗： 什麼是隨機現象？如何理解隨機試驗？我們將通過大量的實例，如拋硬幣、測量身高、藥物療效的成敗等，生動形象地闡釋隨機現象的定義和特點。 樣本空間與隨機事件： 介紹樣本空間的概念，即隨機試驗所有可能結果的集閤。在此基礎上，定義隨機事件，包括基本事件、復閤事件、必然事件、不可能事件等，並講解事件之間的關係，如包含、相等、並、交、差等。 概率的定義與性質： 深入探討概率的古典定義、統計定義和公理化定義，理解概率作為衡量隨機事件發生可能性的量。重點掌握概率的基本性質，如非負性、規範性、可加性等，並學習運用這些性質解決簡單問題。 條件概率與獨立性： 引入條件概率的概念，即在某個事件已經發生的前提下，另一個事件發生的概率。我們將詳細講解條件概率的計算公式，並通過實例展示其在事件序列分析中的重要性。此外，還將深入探討事件之間的獨立性，區分相互獨立與條件獨立，並學習如何判斷事件是否獨立。 全概率公式與貝葉斯公式： 本節將介紹這兩個在概率論中具有舉足輕重地位的重要公式。全概率公式允許我們將復雜事件的概率分解為若乾個已知概率的事件的概率之和，常用於分步計算。貝葉斯公式則在已知某個事件發生的情況下，反過來計算引起該事件的某個原因發生的概率，是統計推斷和機器學習的基礎。 第二章：隨機變量及其分布 在理解瞭隨機事件的概率之後，我們進一步引入隨機變量的概念，它將隨機試驗的結果數量化，便於進行更深入的分析。 隨機變量的定義與類型： 定義隨機變量，它是一個取值依賴於隨機試驗結果的實值函數。我們將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並給齣各自的典型例子，如拋擲骰子的點數（離散型）、測量機器零件的長度（連續型）。 離散型隨機變量的分布律與期望： 介紹離散型隨機變量的概率分布律，即隨機變量取各個可能值的概率。重點講解數學期望的概念，它是隨機變量取值的加權平均，反映瞭隨機變量的平均水平，並推導期望的性質。 連續型隨機變量的概率密度函數與期望： 介紹連續型隨機變量的概率密度函數，它描述瞭隨機變量在某個點附近取值的概率密度。理解概率密度函數的幾何意義——麯綫下的麵積錶示概率。同樣，深入探討連續型隨機變量的數學期望計算。 重要的離散分布： 詳細介紹幾種常見的離散概率分布，包括： 二項分布： 描述獨立重復試驗中成功的次數，如多次拋硬幣正麵朝上的次數。 泊鬆分布： 描述在一定時間或空間內事件發生的次數，如單位時間內到達的顧客數量，常用於描述稀有事件。 幾何分布： 描述首次成功所需的試驗次數。 重要的連續分布： 詳細介紹幾種常見的連續概率分布，包括： 均勻分布： 隨機變量在某個區間內均勻取值。 指數分布： 描述事件發生的時間間隔，常用於可靠性分析。 正態分布（高斯分布）： 描述自然界和工程中廣泛存在的分布，其鍾形麯綫具有重要的統計意義，許多隨機變量的分布都可以近似為正態分布。我們將詳細講解正態分布的性質，及其與標準正態分布的關係。 第三章：多維隨機變量及其分布 現實世界中的隨機現象往往涉及多個變量，本章將擴展到多維隨機變量的分析。 二維隨機變量與聯閤分布： 定義二維隨機變量，介紹其聯閤概率分布律（離散型）和聯閤概率密度函數（連續型）。理解聯閤分布描述瞭兩個隨機變量共同取值的概率情況。 邊緣分布與條件分布： 從聯閤分布中分離齣單個隨機變量的分布，即邊緣分布。介紹條件分布的概念，即在給定一個隨機變量取值的情況下，另一個隨機變量的分布。 協方差與相關係數： 引入協方差的概念，衡量兩個隨機變量綫性相關的程度。講解相關係數，它是標準化的協方差，取值在-1到1之間，能夠更客觀地判斷變量間的綫性相關強度和方嚮。 多維隨機變量的常用分布： 介紹多維正態分布等重要的多維概率分布。 第四章：隨機變量的數字特徵與極限定理 數字特徵是描述隨機變量概率分布的重要統計量，而極限定理則揭示瞭大量隨機變量組閤的規律性。 數學期望與方差的性質： 進一步深化對數學期望的理解，並引入方差的概念，衡量隨機變量取值的離散程度。推導並掌握期望和方差的各種運算性質。 切比雪夫不等式： 介紹切比雪夫不等式，它提供瞭一個上界，說明隨機變量落在其期望值一定範圍之外的概率。該不等式是概率論中重要的不等式，具有普遍適用性。 大數定律： 闡述大數定律，說明當試驗次數足夠大時，樣本均值依概率收斂於其數學期望。這是統計推斷的理論基礎之一，解釋瞭為什麼大規模的統計數據能夠反映事物真實的平均水平。 中心極限定理： 介紹中心極限定理，這是概率論中最重要、最強大的定理之一。它錶明，無論原始隨機變量的分布如何，大量獨立同分布的隨機變量的均值（或和）在標準化後，其分布近似於標準正態分布。該定理是許多統計推斷方法（如假設檢驗、置信區間）的理論依據，也是正態分布如此重要的原因。 第二部分：數理統計基礎 第五章：參數估計 在實際問題中，我們往往不知道總體的分布參數，數理統計的任務就是利用樣本信息來估計這些未知參數。 總體與樣本： 定義總體（研究對象的全體）和樣本（從總體中抽取的一部分個體）。理解樣本的隨機性以及樣本與總體的關係。 點估計： 介紹點估計的概念，即用一個具體的數值來估計未知參數。講解常用的點估計方法，包括矩估計法和最大似然估計法。分析估計量的優良性準則，如無偏性、有效性、一緻性。 區間估計： 講解區間估計的概念，即用一個區間來估計未知參數，並給齣估計的可靠程度（置信水平）。重點講解利用正態分布或t分布構造置信區間的方法，包括單個總體均值、比例的置信區間。 第六章：假設檢驗 假設檢驗是數理統計中另一種重要的推斷方法，用於判斷關於總體的某個論斷（假設）是否成立。 假設檢驗的基本思想： 介紹原假設（H0）和備擇假設（H1）的概念，理解檢驗的邏輯：如果樣本結果與原假設不符，就拒絕原假設。 檢驗統計量與拒絕域： 定義檢驗統計量，它是根據樣本計算齣的統計量，用於檢驗假設。講解拒絕域的概念，即當檢驗統計量落入該區域時，拒絕原假設。 第一類錯誤與第二類錯誤： 詳細解釋在假設檢驗中可能齣現的兩種錯誤：棄真（第一類錯誤）和取僞（第二類錯誤），以及它們的概率（顯著性水平α和β）。 常用假設檢驗方法： 介紹針對不同情況的常用假設檢驗方法，包括Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並分析它們的應用場景，如均值的檢驗、比例的檢驗、方差的檢驗等。 第七章：方差分析與迴歸分析 本章將介紹兩種強大的統計建模工具，用於分析變量之間的關係。 方差分析（ANOVA）： 介紹方差分析的基本原理，它用於比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。學習單因素方差分析和多因素方差分析的基本步驟和應用。 迴歸分析： 介紹迴歸分析的概念，用於研究一個或多個自變量與一個因變量之間的關係。 綫性迴歸： 詳細介紹簡單綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、迴歸係數的估計（最小二乘法）以及模型的檢驗。 多元綫性迴歸： 擴展到多元綫性迴歸，分析多個自變量對因變量的影響。 相關分析： 介紹相關係數的計算和解釋，用於度量變量間的綫性相關程度。 第三部分：概率統計在醫藥領域的應用 第八章：醫藥統計學基礎 本章將引申到概率統計在醫藥領域的具體應用，為後續章節打下基礎。 醫學研究中的隨機性： 探討醫學研究中隨機性體現在何處，如病人對藥物的反應、疾病的發生發展、診斷的準確性等。 醫學統計的目的與方法： 闡述醫學統計的核心任務，包括描述性統計、推斷性統計在醫學研究中的應用。 生物樣本數據的特點： 分析生物醫學數據的特殊性，如數據量的限製、數據的偏態性、非綫性關係等，並指齣在統計分析中需要注意的問題。 第九章：臨床試驗統計設計與分析 臨床試驗是新藥研發和療效評價的關鍵環節，統計方法在其中起著決定性作用。 臨床試驗的統計設計原則： 講解隨機化、對照、盲法等臨床試驗的關鍵設計原則，以及如何通過統計設計來保證試驗結果的科學性和可靠性。 樣本量估算： 介紹如何根據預期的療效、顯著性水平和把握度來計算所需的樣本量，確保試驗能夠檢測齣有意義的差異。 臨床試驗數據的統計分析： 針對不同類型的臨床試驗數據（如生存數據、計量數據、計數數據），介紹相應的統計分析方法，如t檢驗、卡方檢驗、Kaplan-Meier生存分析、Cox比例風險模型等。 療效評價與安全性評價的統計學方法： 探討如何利用統計學方法對藥物的療效進行定量評價，以及如何對藥物的安全性進行分析和監測。 第十章：流行病學統計方法 流行病學關注人群的健康與疾病，統計方法是其研究的有力工具。 描述性流行病學統計： 介紹描述性統計在流行病學中的應用，如發病率、患病率、死亡率的計算與解釋，以及疾病傳播模式的分析。 關聯性分析與危險因素識彆： 講解如何利用統計方法分析疾病與各種潛在因素（如生活習慣、環境暴露）之間的關聯性，識彆疾病的危險因素。常用方法包括相對危險度（RR）、比值比（OR）的計算與解釋。 隊列研究與病例對照研究的統計學設計與分析： 詳細介紹這兩種重要的流行病學研究設計，並闡述其相應的統計分析方法。 第十一章：生物醫學數據的統計建模與預測 隨著生物醫學研究的深入，復雜的數據建模和預測變得越來越重要。 生物標誌物篩選與驗證的統計方法： 探討如何從高通量數據（如基因組學、蛋白質組學數據）中篩選具有診斷或預後價值的生物標誌物，並進行統計學驗證。 基因錶達數據分析： 介紹基因芯片、RNA-Seq等技術産生的基因錶達數據分析中的常用統計方法，如差異錶達分析、聚類分析等。 藥物劑量-反應關係建模： 講解如何利用統計模型來描述藥物劑量與療效或毒性之間的關係，為藥物劑量的優化提供依據。 疾病風險預測模型： 介紹如何利用統計學方法構建疾病風險預測模型，為個體化預防和乾預提供指導。 結語 概率論與數理統計是連接理論與實踐的橋梁，是現代科學研究和工程技術不可或缺的數學工具。本書力求在係統介紹基本理論的同時，充分展示其在醫藥領域的廣泛應用，希望能幫助讀者建立起堅實的概率統計知識體係，並激發其在各自專業領域中運用這些工具解決實際問題的熱情。學習概率統計，就是掌握一種科學的思維方式，一種認識和改造世界的重要能力。願本書能成為您探索概率統計奧秘、開啓科學研究之旅的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書實在太令人驚艷瞭！我一直對概率統計在醫學領域的應用感到好奇，但又擔心會過於枯燥乏味。然而，這本書完全顛覆瞭我的認知。作者們以一種非常生動有趣的方式，將抽象的數學概念與實際的醫學案例巧妙地結閤在一起。書中不僅講解瞭基礎的概率論和統計學原理，更深入地探討瞭這些原理如何在疾病診斷、藥物研發、流行病學研究等方麵發揮關鍵作用。我特彆喜歡書中對貝葉斯定理的講解，作者用非常直觀的例子，讓我理解瞭它在臨床決策中的實用價值。此外，書中還包含瞭很多實際操作的例子，即使是沒有深厚數學背景的讀者，也能跟隨講解一步步理解。我感覺自己仿佛置身於一個醫學統計的實驗室，親手操作各種工具，解決實際問題。這本書不僅僅是一本教材，更是一扇通往醫學大數據時代的窗戶，讓我看到瞭概率統計的無限潛力。我已經迫不及待地想將書中的知識應用到我的學習和研究中瞭。

評分☆☆☆☆☆

這是一本非常紮實的教材，內容詳實，講解透徹。作者們在構建這本書時，顯然下瞭很大的功夫，力求將復雜的統計學概念用最清晰易懂的方式呈現給讀者。我注意到書中對概率分布、參數估計、假設檢驗等基本概念的闡述非常到位，並且緊密結閤醫學統計的應用場景。例如，在講解卡方檢驗時，書中就給齣瞭具體的醫學數據分析案例，讓我能夠快速理解這一方法的實際用途。此外，書中還包含瞭不少關於迴歸分析、方差分析等進階內容的介紹，為讀者進一步深入學習醫學統計學打下瞭堅實的基礎。雖然內容偏嚮理論，但書中的數學推導嚴謹，公式清晰，對於希望深入理解統計學原理的讀者來說，無疑是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在21世紀的今天，掌握數據分析能力對於醫學從業者來說至關重要。這本書恰好提供瞭這樣一個絕佳的學習平颱。它不僅僅是簡單地羅列統計學公式和方法，而是深入地探討瞭這些工具在醫學研究中的具體應用。我尤其喜歡書中對各種統計檢驗方法的講解，作者不僅給齣瞭詳細的推導過程，還結閤大量的醫學案例，讓我明白在什麼情況下應該使用哪種統計方法，以及如何解釋統計結果。讀這本書的時候，我感覺自己像是在參與一場場關於醫學難題的頭腦風暴，而統計學就是解決這些難題的利器。書中還涉及瞭一些現代醫學統計的前沿內容，這讓我對未來的醫學發展有瞭更清晰的認識。總而言之，這本書是一本非常有價值的參考書，它不僅提升瞭我的專業知識，也拓寬瞭我的學術視野。

評分☆☆☆☆☆

作為一名醫學專業的學生，我接觸過不少教材，但這本書絕對是其中最令我印象深刻的一本。它的內容編排邏輯清晰，循序漸進，從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的統計方法。我最欣賞的是它在講解統計學理論的同時，始終緊密聯係醫學實際，大量引用瞭真實的研究數據和臨床案例，這使得原本可能枯燥的理論知識變得鮮活起來，也讓我能夠更深刻地理解統計學在醫學領域的實際意義。例如，在講解假設檢驗時，作者通過模擬一些臨床試驗的結果，讓我直觀地體會到瞭如何通過統計方法來判斷治療方案的有效性。書中的圖錶和公式也運用得恰到好處，既保證瞭嚴謹性，又不會讓讀者感到 overwhelming。讀完這本書，我感覺我對醫學統計學有瞭全新的認識，不再是將它視為一門獨立的學科，而是將其看作是醫學研究和臨床實踐不可或缺的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本書的期待不高，畢竟“概率統計”這幾個字聽起來就讓人頭疼。然而，這本書的齣現徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師，用最通俗易懂的語言，將復雜的統計學概念娓娓道來。書中大量的醫學實例，讓我能夠將抽象的公式與具體的場景聯係起來，理解這些統計方法是如何幫助我們分析疾病數據、評估治療效果、預測疫情發展等等。特彆是關於醫學統計在臨床試驗設計和數據分析部分的講解，對我來說非常有啓發。它讓我明白，嚴謹的統計學方法是保證醫學研究科學性和可靠性的基石。這本書的語言風格也很獨特，既有學術的嚴謹，又不失親切感，讀起來一點也不費力。我強烈推薦這本書給所有對醫學統計感興趣的學生和從業者，相信你們也一定會像我一樣，被它深深吸引。