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目录信息
第一章 概论
第一节 生物统计学发展简史
第二节 生物统计学的地位
第三节 统计学的几个基本概念
一 试验与事件
二 频率与概率
三 总体与个体
四 抽样与样本
五 参数与统计量
六 准确度和精确度
第四节 学习生物统计
第二章 资料整理
第一节 统计表
一 统计表的概念
二 统计表的种类
第二节 资料的分类
一 计量资料
二 计数资料
第三节 数据的分组
一 间断性变数资料的整理与分组
二 连续性变数资料的整理和分组
第四节 统计图
一 统计图的作用
二 统计图的种类
第三章 集中趋势的度量
第一节 算术平均数
一 算术平均数的定义
二 用频数分布表求平均数
三 变数线性变换对平均数的影响
四 用假定平均数等级法求平均数
五 平均数的性质
第二节 中位数 众数 几何平均数和调和平均数
一 中位数
二 众数
三 几何平均数
四 调和平均数
第三节 5种平均数关系及评价
一 三种平均数之间的关系
二 对5种度量集中趋势的指标的评价
第四章 离散性的度量
第一节 标准差
一 标准差的定义
二 分组资料的计算方法
三 变数的线性变换对标准差的影响
四 合并资料的均方
第二节 范围
一 范围
二 内百分位范围
三 中四分位范围
第三节 平均绝对离差
第四节 相对离散度
第五章 正态分布
第一节 随机变量及分布
一 分布
二 随机变量
三 离散随机变量和连续随机变量
第二节 正态分布
一 正态分布的概念
二 正态分布的定义
三 正态分布的性质
四 与正态分布有关的表格
第六章 抽样分布
第一节 统计量
一 什么叫统计量
二 简单随机样本
三 概率抽样
第二节 正态总体样本平均数和均方的抽样分布
一 样本平均数的分布
二 样本方差的分布
三 从一个正态总体的抽样实验
第三节t分布
一 t分布
二 t分布的性质
三 t分布表和t分布的双侧分位数表
第四节 x2分布
一 x2分布的定义
二 x2分布的性质
三 分布的适合性检验
四 x2分布的有关表格
第五节 F分布
一 F分布的定义
二 F分布的性质
第七章 统计推断
第一节 参数估计
一 参数的点估计
二 参数的区间估计
第二节 假设检验
一 假设检验的步骤
二 两类错误
第三节 单侧和双侧检验
一 双侧检验和单侧检验的定义
二 双侧和单侧检验实例
第八章 两个样本平均数的比较
第一节 两个独立样本的平均数的比较
一 抽样分布
二 Z检验
三 t检验
四 等样本含量
五 单侧与双侧检验
六 未知σ2 σ22，且σ21≠σ22 假设检验H0：μ1＝μ2
第二节 样本含量的确定
第三节配对样本平均数间的比较
一 配对比较的计算
二 配对比较能提高试验的精确度
第九章 率的显著证检验
第一节 二项分布
一 定义
二 二项分布的性质
三 连续性矫正
第二节 率的区间估计
第三节 样本率对总体率的检验
第四节 两个率的比较
一 两组独立样本率的比较
二 配对样本率的比较
三 两个率比较时样本含量的估计
第十章 方差分析及试验设计
第一节 试验设计的一些概念
第二节 试验设计三原则
一 随机化
二 局部控制
三 重复
四 试验设三原则关系图
第三节 方差分析的基本原理
一 平方和与自由度的剖分
二 F分布与F检验
三 多重比较
第十一章 方差分析的数学模型
第一节 模型
一 线性模型的概念
二 线性模型的分类
三 按参数的性质分类的模型的基本含义
第二节 单因子模型的平方和 均方和期望均方
一 模型
二 平方和 自由度和均方
三 期望均方
第三节 双因子交叉分组模型的平方和 均方和期望均方
一 双因子无交互作用
二 双因子有交互作用
第四节 双因子套分组模型
一 模型
二 平方和 自由度和均方
三 期望均方
第十二章 完全随机化设计
第一节 随机化分组方法
第二节 等重复的完全随机化设计
一 计算各项平方和与自由度
二 建立方差分析表
三 多重比较
第三节 不等重复的完全随机化设计
第四节t检验和F检验的关系
一 t检验
二 F检验
第五节 完全随机化试验设计的优缺点
一 优点
二 缺点
第十三章 多向分类的方差分析
第一节 随机化完全区组设计
一 随机区组的动物试验
二 随机化完全区组平方和与自由度的剖分
三 随机化完全区组设计实例
四 配对设计与随机化完全区组设计
五 漏失数据的处理
六 相对效益的测度
七随机化完全区组设计的特点
第二节 双向区组一一拉丁方设计
一 拉丁方实例
二 拉丁方中漏失数据的处理
三 效益上得益的估计
四 拉丁方设计的优缺点
第三节 平衡不完全区组设计
第四节 裂区设计
一 裂区设计的应用
二 几种不同设计的裂区安排
三 裂区设计实例
第十四章 析因试验
第一节 一些基本概念
一 符号与定义
二 三种效应
三 正交比较
第二节 两因子的析因试验
一 22析因试验
二 3×4析因试验
第三节 三因子的析因试验
第四节 系统分组
一 次级样本含量相等的方差分析
二 次级样本含量不等的方差分析
三 试验单元与抽样单元
第十五章 数据的变换
第一节 非加性检验
一 非加性测验法
二 变换函数的确定
第二节“方差同质性检验
一 K个等含量样本的方差同质性检验
二 k个方差同质性的Cochran检验
三 k个方差同质性的Bartlett检验
第三节 方差稳定性变换
一 平方根变换
二 对数变换
三 反正弦变换
四 倒数变换
第十六章 一元线性回归
第一节 概说
一 什么是回归分析
二 一元线性回归的数学模型
三 回归分析要解决的问题
第二节 回归分析
一 参数β0和β：的最小二乘估计
二 实例
三 回归方程的显著性检验
四 b0和51的显著性检验
五 两条回归直线的比较
第三节 利用回归方程进行估计和预测
一 对β十β1X的区间估计
二 利用回归方程进行预测
第四节 可化为直线的曲线回归
一 计算基本统计量
二 建立估计的回归方程
三 对回归方程进行显著性检验
第十七章 多元线性回归
第一节 多元线性回归的数学模型及短阵表示
第二节 参数β的最小二乘估计
一 参数β的最小二乘估计
二 求解求逆紧凑变换法
三 b的期望和方差
四 实例
第三节 二元线性回归分析
一 回归面
二 变量的中心化
三 实例
第四节 多元线性回归的检验问题
一 回归关系的显著性检验
二 回归系数的显著性检验
三 回归平方和的剖分
第十八章 相关分析
第一节 简单相关
一 相关系数
二 双变量总体
三 样本相关系数的计算
四 相关系数的显著性检验
五 相关关系的显著性检验
六 ρ的置信区间估计
七 相关系数的齐性检验
八 相关与回归
第二节 偏相关系数
一 偏相关系数的定义
二 变量的“标准化”变换
三 偏相关系数的计算
四 实例
五 复相关系数
第十九章 逐步回归
第一节 自变量的选择
第二节 相关系数矩阵
第三节 实例
第二十章 非线性模型基础
第一节 一般线性模型与变量转换
一 正交多项式
二 对因变量y的一个转换族
三 方差稳定化转换
四 百分比观察值的转换
五 对变量转换的评价
第二节 非线性模型概述
第三节 非线性最小二乘原理
第四节 非线性模型的参数估计方法
一 迭代算法的一般步骤及可能出现的问题
二 Gauss－Newt0n法
三 最速下降法
四 阻尼最小二乘法
五 两种直观的评价方法：方格表与等值线图
六 非线性模型参数估计初值的选取
第五节 模型配合的适合性与参数估计的误差
一 模型配合效果的评价
二 参数估计的误差
第六节 应出于生物 农业中的非线性模型
一 生长模型
二 其它模型
第七节 软件与程序
一 SAS的］NLIN过程
二 Fortran子程序库SSLⅡ的子程序NOLF1和NOLG1
三 C语言函数nls1和nls2
习题
第二十一章 协方差分析
第一节 协方差分析的用途
第二节 协方差的模型与假定
第三节 单因素的协方差分析
第四节 两因素的协方差分析
第五节 两个辅助变量的协方差分析对Y进行修正
第二十二章 非参数统计
第一节 X2检验
一 X2分布
二 适合性检验
三 独立性检验
四 费歇的2×2的精确概率计算
五 4格表的配对检验
六 自由度大于一的列联表
第二节 分布的假设检验
一 卜瓦松分布的好适度检验
二 二项分布的好适度检验
三 正态分布的好适度检验
第三节 符号和符号的等级检验法
一 符号检验
二 成对资料的等级检验法
三 两个组群资料的符号等级检验法
四 多个独立样本的等级检验
五 随机化区组设计的等级检验
第四节 非参数的相关分析
一 列联系数C
二 SPearman秩相关系数rs
三 Kendall秩相关系数t
附一 习题集
附二 数表
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
我是一名对畜牧业生产效率和动物遗传改良充满热情的研究者。这本书的标题表明其内容与我的研究方向高度契合，所以我对它的期待值很高。我尤其希望书中能够深入讲解如何运用统计学方法来分析和优化动物的营养代谢，例如如何评估不同饲料配方对动物生长、生产性能以及营养物质利用效率的影响，并通过统计分析来确定最佳的营养方案。在动物遗传改良中，如何利用统计学来估计不同性状的遗传相关性，以及如何进行多性状选择，以同时提高多个经济性状的表现，这都是我需要掌握的关键技术。我希望这本书能够提供清晰的理论讲解和具体的计算方法。此外，在进行动物品种的资源调查和评估时，如何运用统计学来分析和比较不同品种的遗传多样性，评估其育种价值，这也是我非常感兴趣的内容。这本书是否能为我提供这些方面的专业指导，将直接决定我是否会将其作为我进行科学研究的重要参考。
评分这本书的厚度和内容的深度是吸引我的原因之一。作为一名对动物遗传育种理论和实践都有深入追求的研究者，我需要一本能够系统、全面地介绍生物统计学在这一领域应用的著作。我希望这本书能够详细讲解如何运用统计学方法来评估动物的抗病能力，例如如何分析群体疾病的发病率、死亡率，以及如何通过统计模型来识别影响抗病性的遗传因素。在基因组选择的时代，如何利用统计学原理来构建和优化预测模型，以更有效地选育具有优良抗病性状的动物，是我非常关心的问题。此外，我还希望书中能够涉及如何运用统计学来分析和评价动物的福利，例如通过观察动物的行为、生理指标，并进行统计分析来判断其生存环境是否优越，是否符合动物福利的要求。这本书是否能为我们提供这方面的理论框架和实证案例，将极大地影响其在我心中的地位。
评分这本书的编排和章节设置是我关注的重点。在动物遗传育种领域，统计学应用的方法多种多样，从基础的描述性统计，到推断性统计，再到更复杂的多元统计方法，每一种都有其独特的应用场景。我希望这本书能够循序渐进地引导读者，从易到难，逐步掌握各项统计技术。例如，对于初学者，清晰地解释均数、方差、标准差等基本概念，以及它们在畜牧生产数据中的意义，是至关重要的。对于有一定基础的读者，则希望能深入探讨ANOVA（方差分析）在分析不同育种方案、饲养管理措施对动物生产性能（如增重、产奶量、产蛋率等）的影响，以及如何进行多重比较来找出具体差异。我还在期待书中是否会对卡方检验、t检验等常用推断性统计方法进行详细的讲解，并提供畜牧育种领域的具体应用案例。在科研过程中，如何设计科学的动物实验，如何控制实验误差，如何对实验结果进行科学的统计分析，这些都是非常关键的。
评分我是一名对数据驱动的畜牧业发展充满期待的从业者。在我看来，生物统计学是实现这一目标的关键赋能技术。这本书的出现，让我看到了提升自己统计学应用能力的希望。我尤其关注书中是否会提供如何进行科学的动物实验设计，以最大程度地减少偏差，提高结果的可靠性。例如，在评估不同饲料配方对动物生产性能的影响时，如何合理安排实验分组、设置对照组，以及如何进行随机化处理，这些都是影响研究结论有效性的关键。我希望书中能够提供具体的实验设计原则和方法，并附带详细的案例说明。此外，对于数据清洗和预处理，这是统计分析的第一步，也是至关重要的一步。如果书中能有关于如何识别和处理异常值、缺失值等内容的指导，将非常有价值。我也期待书中能够介绍如何运用统计软件（如R、SAS、SPSS等）来进行数据分析，并给出详细的操作步骤和代码示例，帮助我们掌握实际操作技能。
评分我刚翻阅了《生物统计（畜牧动物遗传育种专业用）》，首先映入眼帘的是其厚实的内容，这预示着它可能涵盖了相当广泛的知识体系。作为一名在畜牧业一线工作的技术人员，我深知生物统计学在日常工作中的重要性。举个例子，在评估不同批次饲料的质量对动物生长速度的影响时，就需要用到假设检验来判断差异的显著性。再比如，在进行品种选育时，如何通过统计方法来评估亲本和子代的遗传相关性，从而更有效地进行选择，也是我们工作中经常需要面对的问题。我希望这本书能够提供一些贴近实际生产场景的案例分析，例如如何通过统计模型来预测母畜的繁殖性能，或者如何利用统计数据来分析疫病在群体中的传播规律。这本书是否会讲解如何运用生物统计学来优化人工授精的技术，提高受胎率？这对于我们提高畜牧生产效率有着直接的帮助。而且，在面对各种各样的生产数据时，如果能有清晰的指导，告诉我们应该选择哪种统计方法，如何解读结果，那将是极大的便利。
评分从目录上看，这本书似乎涵盖了生物统计学在畜牧和动物遗传育种中的核心内容。我特别希望书中能够详细阐述如何应用统计学来分析动物的生长发育曲线，例如如何拟合和解释这些曲线，并基于这些曲线对动物的生长潜力进行预测。在动物遗传育种中，数量遗传学是一个极其重要的分支，它涉及到遗传力、育种值、选择反应等概念的估计和应用，而这些都离不开生物统计学的支持。我希望这本书能在这方面提供深入的讲解，并辅以具体的计算实例和案例。比如，如何利用BLUP（最佳线性无偏预测）方法来准确估计动物的育种值，这对于科学的选育至关重要。另外，在群体遗传学研究中，如何运用统计学来分析种群的遗传变异、近亲繁殖的影响以及迁移、突变、选择等进化因素的作用，也是我非常感兴趣的内容。这本书是否能为我们提供这些高级方法的基础理论和应用指导，是我非常期待的。
评分这本书的内容我还在初步探索中，但一些初步的感受已经浮现。作为一名对动物遗传育种充满热情的学生，我一直认为生物统计学是理解和推动这一领域进步的关键。它不仅仅是枯燥的数字和公式，更是连接理论与实践的桥梁。这本书的名字就直接点明了其专业性，这让我对它寄予了厚望。我尤其想知道书中是否会深入探讨一些在动物遗传育种中常用的高级统计方法，例如方差分析在分析不同饲养条件对生长发育的影响，或者回归分析在预测经济性状与环境因子之间的关系。再有，在基因组选择的时代，如何运用生物统计学原理来解读海量的基因组数据，并将其转化为实际的育种决策，是我非常感兴趣的部分。这本书是否会提供这方面的理论基础和应用示例，这将直接影响到它在我心中的价值。此外，对于实验设计，特别是随机区组设计、裂区设计等在动物试验中常见的安排，我希望能得到更清晰的讲解和更丰富的案例，以便我们能够更好地规划和执行自己的研究。
评分生物统计学在畜牧和动物遗传育种中的应用非常广泛，这本书的标题就直接点明了其专业性和目标读者。我是一名即将毕业的学生，正在为未来的研究和工作做准备，所以我非常希望这本书能够为我提供扎实的理论基础和丰富的实践指导。我特别关注书中是否会讲解如何利用统计学来分析动物的繁殖性能，例如如何估计繁殖率、产仔数、育成率等指标，并分析影响这些指标的因素。在动物遗传改良中，如何利用统计方法来评估不同品种或品系的优劣，如何进行杂交育种、回交育种等，这些都是我需要深入学习的。我希望这本书能够提供这些育种策略的统计学原理和应用方法，并给出具体的案例分析。另外，在畜牧业的智能化发展趋势下，如何利用生物统计学来分析和解读各种传感器采集的动物生理和行为数据，以实现精准饲养和健康监测，也是我非常感兴趣的方向。
评分我对这本书的实用性非常看重。在畜牧业和动物遗传育种这个实践性很强的领域，理论知识的掌握固然重要，但更重要的是如何将这些知识有效地应用到解决实际问题中。例如，在进行品种引进和改良时，如何通过统计分析来评估引进品种的适应性和生产潜力，并与本地品种进行比较，找出最佳的杂交组合，这都需要扎实的生物统计学功底。书中是否会提供一些关于动物福利评估的统计方法，例如如何通过观察动物的行为指标并进行统计分析来评价饲养环境的优劣？或者在疾病防控方面，如何利用统计学来分析发病率、死亡率等数据，识别高风险因素，并制定有效的防控策略？我还会关注书中是否会涉及一些与分子遗传学相关的统计分析，例如在进行基因频率估计、遗传距离计算等研究时，应该采用哪些统计工具和方法。希望这本书能够真正成为我们指导生产、开展科研的“工具箱”，而不仅仅是理论的堆砌。
评分刚拿到这本《生物统计（畜牧动物遗传育种专业用）》，我还是挺期待的。毕竟，在畜牧业和动物遗传育种这个领域，统计学知识的应用可谓是无处不在，从品种改良的试验设计、数据分析，到疾病防控的流行病学研究，再到生产性能的评估和预测，几乎每一个环节都离不开严谨的统计学方法。我希望这本书能够系统地梳理这些知识，并且能够结合我们专业的实际需求，给出一些切实可行的应用指导。比如，在育种方面，如何科学地设计杂交试验，如何准确地评估不同育种方法的效率，如何利用统计模型来预测后代的性状表现，这些都是我非常关心的问题。另外，在畜牧生产管理方面，如何通过统计分析来优化饲养方案，提高生产效率，降低生产成本，也是非常重要的。我还会关注书中对统计软件的应用指导，毕竟，在实际工作中，熟练掌握并运用统计软件进行数据处理和分析是必不可少的技能。希望这本书能够提供详细的操作步骤和案例分析，帮助我们更好地掌握这些工具。总的来说，我期待这本书能够成为我们专业学习和研究的得力助手，为我们在这个日新月异的领域打下坚实的统计学基础。
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