- 生物统计学基础与实践应用(高等学校生物学核心能力构建系列教材)
- - 作者：编者:王洋|责编:王琰//仇志刚
  - 出版社：化学工业
  - ISBN：9787122498175
  - 出版日期：2026/05/01
  - 页数：152
- 售价：19.92

内容大纲
    本书是为大学本科生编写的生物统计学入门教材，旨在帮助学生系统掌握生物统计学的基础知识和实际应用能力。全书分为9章，涵盖描述性统计、概率与概率分布、统计推断、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析等核心内容。每一章均采用循序渐进的方式，由浅入深地讲解基本概念、原理和方法。
    在内容结构上，本书强调理论体系与生物科学实践的紧密结合，引入大量生命科学领域的实际案例，帮助学生理解统计方法的应用背景；通过R语言实操示例，引导学生完成数据预处理、模型构建、结果解释和图表生成等步骤，逐步构建统计思维与数据分析能力。本书还特别关注培养学生的实践能力，精选一些习题，使学生能够在自主探索和动手实践中加深对生物统计学的认识。
    本书可作为高等学校生物科学、生物技术、生物信息学、医学及相关专业本科生的教材，也可供研究生及从事生命科学研究的科研人员参考使用。
作者介绍
目录
第1章  生物统计学导论
  1.1  生物统计学的定义与应用范围
    1.1.1  定义
    1.1.2  应用范围
  1.2  生物统计学的历史背景
  1.3  常用的生物统计量
  1.4  生物统计学的应用
    1.4.1  遗传学研究的经典案例
    1.4.2  流行病学中的应用
    1.4.3  临床试验设计与分析
    1.4.4  生态学中的应用
  1.5  小结与展望
  习题
第2章  数据描述性统计
  2.1  位置测度
    2.1.1  算术平均数
    2.1.2  中位数
    2.1.3  众数
    2.1.4  频率
  2.2  离散性测度
    2.2.1  极差
    2.2.2  四分位数
    2.2.3  方差和标准差
    2.2.4  变异系数
    2.2.5  偏度
    2.2.6  峰度
  2.3  离散性测度的可视化方法
    2.3.1  条形图
    2.3.2  直方图
    2.3.3  箱线图
    2.3.4  小提琴图
  2.4  总结
  习题
第3章  概率与概率分布
  3.1  概率的基本概念
    3.1.1  随机现象与随机事件
    3.1.2  概率的定义与性质
  3.2  概率的计算方法
    3.2.1  频率估计概率
    3.2.2  主观概率
    3.2.3  几何概率
  3.3  条件概率与独立性
    3.3.1  条件概率
    3.3.2  乘法公式
    3.3.3  事件的独立性
    3.3.4  全概率公式
    3.3.5  贝叶斯公式
  3.4  随机变量及其分布
    3.4.1  随机变量的概念
    3.4.2  离散型随机变量的概率分布

    3.4.3  连续型随机变量的概率分布
    3.4.4  随机变量的数字特征
  总结
  R语言实战练习
  习题
第4章  统计推断
  4.1  统计推断的基本概念
    4.1.1  统计推断的定义
    4.1.2  总体与样本
    4.1.3  抽样分布
  4.2  参数估计
    4.2.1  点估计
    4.2.2  区间估计
    4.2.3  估计量的评价标准
  4.3  统计推断在生物统计学中的应用
    4.3.1  生物医学研究中的参数估计
    4.3.2  生物医学研究中的假设检验
    4.3.3  统计软件的应用
  4.4  统计推断的局限性与注意事项
    4.4.1  统计推断的局限性
    4.4.2  统计推断中的常见误区
    4.4.3  统计推断的伦理问题
  总结
  习题
第5章  假设检验
  5.1  假设检验的基本原理
    5.1.1  假设检验的概念
    5.1.2  提出假设
  5.2  单样本假设检验
  5.3  双样本假设检验
    5.3.1  双样本均值t检验
    5.3.2  非参数检验（Mann-Whitney U检验）
  5.4  成对样本t检验
    5.4.1  成对样本t检验的基本原理
    5.4.2  具体例子
  5.5  假设检验的错误类型
    5.5.1  第一类错误
    5.5.2  第二类错误
    5.5.3  第一类错误和第二类错误的关系
    5.5.4  功效分析
    5.5.5  实际应用中的权衡
  5.6  R语言实操示例
    5.6.1  单样本假设检验
    5.6.2  双样本假设检验
    5.6.3  成对样本t检验
    5.6.4  假设检验的错误类型和解释
  习题
第6章  方差分析
  6.1  单因素方差分析
  6.2  双因素方差分析

  习题
第7章  非参数检验
  7.1  Wilcoxon秩和检验
    7.1.1  配对数据的Wilcoxon符号秩和检验
    7.1.2  独立双样本Wilcoxon秩和检验
  7.2  卡方检验
    7.2.1  判断理论数与观测数之间的一致性
    7.2.2  判断事件之间的独立性
  7.3  Fisher精确检验
  习题
第8章  回归分析
  8.1  线性回归概论
    8.1.1  线性回归的定义
    8.1.2  线性回归的假设条件
    8.1.3  线性回归案例理解
    8.1.4  多重线性回归分析
  8.2  线性回归模型评价与诊断
    8.2.1  回归方程拟合优度
    8.2.2  防止过拟合
    8.2.3  残差分析与异常值处理
    8.2.4  多重共线性的诊断与解决策略
  8.3  相关性分析与统计推断
    8.3.1  相关系数的定义
    8.3.2  相关系数的统计推断
    8.3.3  偏相关分析方法
  8.4  秩相关分析
    8.4.1  秩相关的基本概念
    8.4.2  检验Spearman秩相关系数的显著性
  总结
第9章  生物统计学实验设计
  9.1  实验设计的基本概念
  9.2  随机化设计
  9.3  实验设计的评估与优化
  9.4  使用R语言分析实验数据
  总结
统计分布临界值（V、t、χ2、F）
  附录A  标准正态分布临界值表（V表）
  附录B  t分布临界值表（α=0.05，双侧）
  附录C  χ2分布临界值表（α=0.05，上侧）
  附录D  F分布临界值表（α=0.05，右尾）
参考文献

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目录

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