現(xiàn)代應(yīng)用生物統(tǒng)計(jì)方法

1 S語言
起步
3種數(shù)據(jù)類型及一些輸人規(guī)則
在S-Plus中讀人數(shù)值
一些S工具——初級水平
S算術(shù)
更多S工具——中級水平
用于統(tǒng)計(jì)分析的S工具
S-Plus中的統(tǒng)計(jì)分布
數(shù)組和列表
矩陣代數(shù)工具
其他S工具
4個(gè)S程序范例
Data文件
附錄：內(nèi)置的編輯器
習(xí)題Ⅰ
2 數(shù)據(jù)描述技術(shù)
　描述性統(tǒng)計(jì)量
　基本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
　直方圖平滑——密度估計(jì)
　莖葉圖
　組間比較——t檢驗(yàn)
　組間比較——箱式圖
　數(shù)據(jù)分布和理論分布的對比——百分位數(shù)圖
　多組比較——QQ圖
　xy圖
　三維圖形——透視圖
　三維圖形——等高線圖
　三維圖形——坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)
　數(shù)據(jù)平滑技術(shù)
　空間數(shù)據(jù)的二維平滑
　數(shù)據(jù)聚類描述
　可加性——“清理”一個(gè)數(shù)組
　范例——應(yīng)用S函數(shù)進(jìn)行地理計(jì)算
　估計(jì)二維分布的中心點(diǎn)
附錄：S幾何
習(xí)題Ⅱ
3　模擬：隨機(jī)數(shù)值
　均勻隨機(jī)數(shù)
　一個(gè)范例
　無放回抽樣和有放回抽樣
　離散概率分布隨機(jī)抽樣——接受／拒絕抽樣
　離散概率分布隨機(jī)抽樣——反向轉(zhuǎn)換法
　二項(xiàng)概率分布
　超幾何概率分布
　泊松概率分布
　幾何概率分布
　連續(xù)分布的隨機(jī)抽樣
　反向轉(zhuǎn)換法
　模擬來自正態(tài)分布的數(shù)值
　其他四種統(tǒng)計(jì)分布
　模擬最小值和最大值
　BUTLER方法
　復(fù)雜區(qū)域中的隨機(jī)數(shù)值
　多元正態(tài)變量
習(xí)題Ⅲ
4　廣義線性模型
最簡單的情況——單變量線性回歸
多個(gè)變量的情形
多變量線性模型
對殘差值的深入觀察
預(yù)測——點(diǎn)值估計(jì)的可信區(qū)間
glm()中的關(guān)系表達(dá)式
多項(xiàng)式回歸
判別分析
線性logistic模型
分類數(shù)據(jù)——雙變量線性logistic模型
多變量數(shù)據(jù)——線性logistic模型
擬合優(yōu)度
　……
5 統(tǒng)計(jì)估計(jì)
6 表格數(shù)據(jù)分析
7 方差分析和其他S函數(shù)
8 率，壽命表及生存分析
譯者贅言