生物實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析：中文版

定　價(jià)：￥45.00

作　者：	（澳）Gerry P.Quinn，（澳）Michael J.Keough著；蔣志剛等譯
出版社：	高等教育出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	醫(yī)用生物學(xué)

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ISBN：	9787040136449	出版時(shí)間：	2003-12-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	26cm	頁(yè)數(shù)：	556	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　GerryP.Qiunn教授和MichaelJ.Keough教授寫作的ExperimentalDesignandDataAnalysisforBiologists（《生物實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析》）一書(shū)2002年由劍橋大學(xué)出版社出版。本書(shū)作者深入淺出地介紹了生物學(xué)研究中最常見(jiàn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法、介紹了適用于連續(xù)型與離散型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。作者在本書(shū)中有針對(duì)性地分析了當(dāng)前生物學(xué)研究文獻(xiàn)中的具體實(shí)例，介紹了具體生物統(tǒng)計(jì)方法的運(yùn)用，便于讀者掌握；通過(guò)對(duì)該書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者將知道為什么我們要以一種特定的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)來(lái)探討一個(gè)生物學(xué)問(wèn)題以及怎樣來(lái)分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)；并且，作者提供了該書(shū)中所有原始數(shù)據(jù)的網(wǎng)址，讀者可以自己利用生物統(tǒng)計(jì)軟件包分析這些原始數(shù)據(jù)；最后，作者以相當(dāng)?shù)钠榻B了任何簡(jiǎn)明扼要地展示生物統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。全書(shū)共分為導(dǎo)論、參數(shù)估計(jì)、假說(shuō)檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)的圖示、相關(guān)與回歸、多元與復(fù)雜回歸、設(shè)計(jì)與分析、方差分析、多元方差分析、隨機(jī)區(qū)組與簡(jiǎn)單重復(fù)雙因子方差分析、裂區(qū)與重復(fù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方差分析、協(xié)方差分析、一般線性模型與邏輯斯諦回歸、頻次分析、多變量分析導(dǎo)論、多變量方差分析、主成分分析、聚類分析和數(shù)據(jù)展示等19章。本書(shū)適合綜合性大學(xué)生物科學(xué)和生物技術(shù)專業(yè)本科生、農(nóng)林院校和醫(yī)藥院校本科生作為生物學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析的教材，也適合生命科學(xué)各專業(yè)的碩士、博士研究生作為教材，還可以作為生物學(xué)研究人員的案頭的生物學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《生物實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析：中文版》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

1　導(dǎo)論
1.1　科學(xué)方法
1.1.1　模式描述
1.1.2　模型
1.1.3　假說(shuō)與檢驗(yàn)
1.1.4　證偽的備擇
1.1.5　統(tǒng)計(jì)分析的角色
1.2　實(shí)驗(yàn)與其他檢驗(yàn)
1.3　數(shù)據(jù)、觀察與變量
1.4　概率
1.5　概率分布
1.5.1　對(duì)變量的描述
1.5.2　統(tǒng)計(jì)值的分布
2　估計(jì)
2.1　樣本和總體
2.2　常用參數(shù)和統(tǒng)計(jì)變量
2.2.1　分布的中心（位置）
2.2.2　離散或變異度
2.3　平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和置信區(qū)間
2.3.1 正態(tài)分布和中心極限定理
2.3.2　樣本平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤
2.3.3　總體平均數(shù)的置信區(qū)間
2.3.4　總體平均數(shù)置信區(qū)間的解釋
2.3.5　其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)誤
2.4　參數(shù)估計(jì)的方法
2.4.1　最大似然法（ML法）
2.4.2　普通最小平方法（OLS）
2.4.3　ML估計(jì)與OLS估計(jì)的比較
2.5　估計(jì)中重復(fù)抽樣的方法
2.5.1　自舉法
2.5.2　“刀切”法
　2.6　貝葉斯推斷則——估計(jì)
2.6.1 貝葉斯推斷的估計(jì)
2.6.2　先驗(yàn)知識(shí)和概率
2.6.3　似然函數(shù)
2.6.4　后驗(yàn)概率
2.6.5　舉例
2.6.6　其他評(píng)論
3　假說(shuō)檢驗(yàn)
　3.1　統(tǒng)計(jì)假說(shuō)檢驗(yàn)
3.1.1　經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)假說(shuō)檢驗(yàn)
3.1.2　相關(guān)概率和類型I錯(cuò)誤
3.1.3　單個(gè)總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.1.4　單尾和雙尾檢驗(yàn)
3.1.5　兩個(gè)總體的假設(shè)
3.1.6　參數(shù)檢驗(yàn)及其假設(shè)
　3.2　決策錯(cuò)誤
3.2.1　類型I錯(cuò)誤和類型Ⅱ錯(cuò)誤
3.2.2　不對(duì)稱性和可升級(jí)的決策標(biāo)準(zhǔn)
　3.3　其他檢驗(yàn)方法
3.3.1　穩(wěn)健參數(shù)檢驗(yàn)
3.3.2　隨機(jī)（排列）檢驗(yàn)
3.3.3　基于秩的非參數(shù)檢驗(yàn)
　3.4　多重檢驗(yàn)
3.4.1 問(wèn)題
3.4.2　調(diào)整顯著性水平和／或P值
　3.5　統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果的合并
3.5.1　P值合并
3.5.2　Meta－分析
　3.6　對(duì)統(tǒng)計(jì)假說(shuō)檢驗(yàn)的批評(píng)
3.6.1 與樣本容量和停止規(guī)則的相關(guān)性
3.6.2　樣本空間一未觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性
3.6.3　P值作為證據(jù)測(cè)度
3.6.4　零假設(shè)一直是假的
3.6.5　任意顯著性水平
3.6.6　統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的備擇方法
　3.7　貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)
4　數(shù)據(jù)的圖示
　4.1　探索性數(shù)據(jù)分析
　……
5　相關(guān)與回歸
6　多元與復(fù)雜回歸
7　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和檢驗(yàn)功效分析
8　比較區(qū)組或處理——方差分析
9　多因素方差分析
10　隨機(jī)區(qū)組與簡(jiǎn)單重復(fù)測(cè)量：非重復(fù)的雙因素設(shè)計(jì)
11　裂區(qū)與重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)：部分嵌套的方差分析
12　協(xié)方差分析
13　廣義線性模型與邏輯斯諦回歸
14　頻數(shù)分析
15　多元變量分析導(dǎo)論
16　多元方差分析與判別分析
17　方成分法和對(duì)應(yīng)分析
18　多維排序和聚類分析
19　結(jié)果的展示
參考文獻(xiàn)