生物统计学导论

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出版者:
作者:Thomas Glover Kevin Mitchell
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2001-10-01
价格:38.00元
装帧:
isbn号码:9787302048190
丛书系列:
图书标签:
  • 教科书
  • SCI
  • 生物统计学
  • 统计学
  • 医学统计
  • 生物学
  • 数据分析
  • 统计方法
  • 流行病学
  • 科研方法
  • 概率论
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具体描述

本书完整地介绍了统计学的基本概念,涉及很多生命科学的领域,包括遗传学、生理学、生态学、农学、医学等。

好的,以下是一份为您的图书《生物统计学导论》量身定制的、不包含该书内容的图书简介,旨在吸引目标读者群体的注意,同时保持深度和专业性。 书籍名称:《复杂系统动力学:从微观机理到宏观涌现》 内容提要: 在信息爆炸与数据驱动的时代,理解复杂系统的内在运行逻辑已成为跨越生物学、物理学、经济学乃至社会科学等多个前沿领域的共同挑战。本书《复杂系统动力学:从微观机理到宏观涌现》并非传统的统计学或概率论教材,它聚焦于时间序列、非线性演化、相变理论以及网络拓扑结构如何共同塑造一个宏大系统的行为模式。 本书旨在为具备一定数学基础(如微积分和基础线性代数)的研究人员、高年级本科生和研究生提供一个全新的分析框架,用以解析那些难以用简单线性模型描述的现象——例如,生态系统中种群数量的周期性波动、金融市场中的突发性崩溃、大脑皮层神经元的同步放电,以及材料科学中晶体结构的自组织过程。 我们摒弃了对静态数据分布的过度依赖,转而深入探讨系统随时间推移的演化路径。全书的叙事逻辑,是从描述单个基本单元的相互作用规则(微观机理)出发,逐步推导出系统层面展现出的、无法从单元性质直接预测的集体行为(宏观涌现)。 第一部分:基础框架与非线性演化 本部分奠定复杂系统动力学的数学基石。我们首先回顾常微分方程(ODE)与偏微分方程(PDE)在描述连续系统变化中的应用,并重点引入离散动力学系统,如逻辑斯蒂映射和切分映射,用以展示简单的非线性规则如何催生混沌行为。 核心内容包括: 1. 相空间分析与吸引子理论: 探讨系统的长期行为,区分定点、极限环和奇异吸引子。通过相平面分析,揭示系统在不同参数区间的稳定性与分岔现象。 2. 混沌的度量与识别: 详细介绍庞加莱截面、李雅普诺夫指数(衡量敏感依赖性)以及信息熵在识别复杂时间序列中的作用。我们将侧重于实践操作,使用标准工具包演示如何从实际采集的时间序列中提取系统的内在维度。 3. 时滞系统的特殊性: 引入具有记忆效应的时滞微分方程,分析其对系统稳定性的影响,特别是在生物反馈回路和化学振荡中的应用。 第二部分:网络结构与拓扑互联性 复杂系统通常表现为相互连接的节点集合。本部分将视角从时间演化转向空间结构,探讨网络拓扑如何调控信息的流动与功能的实现。 重点章节涵盖: 1. 经典图论回顾与复杂网络指标: 深入解析度分布、聚类系数、特征路径长度等关键指标,并将其置于随机图、小世界网络(如Watts-Strogatz模型)和无标度网络(如Barabási-Albert模型)的对比分析中。 2. 网络动力学的耦合: 讨论节点间的耦合强度和方式(全连接、局部耦合、异构耦合)如何影响整个系统的同步性。我们将运用平均场理论和Kuramoto模型来解释大规模神经元集群的相位同步现象。 3. 网络上的扩散与传播: 分析信息(或疾病、意见)如何在不同的网络结构上进行传播。探讨网络鲁棒性与脆弱性——即在节点或边受损时,系统功能保持或崩溃的临界条件。 第三部分:相变、自组织与多尺度建模 本部分将复杂系统分析推向高潮,关注系统如何跨越临界点实现结构上的质变(相变),以及如何在不同时间尺度上保持一致性的机制(多尺度耦合)。 核心议题包括: 1. 临界现象与普适性: 介绍均值场理论和重整化群思想,解释为什么在相变的临界点附近,系统的行为表现出与微观细节无关的普适性标度律。 2. 元胞自动机(CA)的应用: 阐述CA作为一种离散、基于规则的建模工具,如何模拟自下而上的结构形成,例如在形态发生学和交通流模型中的应用。 3. 多尺度建模策略: 探讨如何通过降阶模型(如平均化、模态分解)来连接微观的详细模拟与宏观的有效描述,实现跨尺度的动力学理解。我们将分析如何将分子或细胞层面的相互作用转化为描述组织或器官层面行为的宏观方程组。 读者对象与特色 本书的编写风格力求严谨又不失启发性,每一章后都附有大量的计算实验案例,鼓励读者利用MATLAB、Python(配合`NetworkX`或`DynamicalSystems.jl`等库)进行实际操作。我们避免了传统教科书中过于侧重推导统计分布的模式,转而强调几何直觉和定性分析在理解非线性现象中的不可替代性。 《复杂系统动力学:从微观机理到宏观涌现》是为那些不满足于“数据拟合”,而渴望深入理解现象背后驱动机制的研究人员和学生准备的进阶读物。它提供了一套统一的语言和工具箱,用以捕捉自然界和社会系统中普遍存在的、令人着迷的复杂性。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书在数据可视化方面也做得相当出色。我经常看到书中出现的各种图表,如散点图、箱线图、柱状图等,它们不仅仅是数据的简单呈现,更是作者用来阐释统计概念和研究结果的有力工具。例如,在解释“正态分布”时,书中使用了大量直观的图形,生动地展示了数据如何围绕均值聚集,以及标准差在描述分布范围时的作用。这种“以图证义”的方式,让我能够更快速、更深刻地理解抽象的统计分布特征。

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《生物统计学导论》在章节安排上,也考虑到了不同背景读者的需求。对于那些对数学公式感到畏惧的读者,书中提供了“可选阅读”或“背景知识”的提示,并鼓励大家先从概念理解入手。我个人虽然对数学不排斥,但这种循序渐进、允许读者根据自身情况调整学习路径的设计,无疑大大降低了学习门槛,让更多对生物统计学感兴趣的同学能够从中受益。

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我尤其欣赏这本书在实际应用方面的侧重。作者并没有仅仅停留在理论层面,而是为我们提供了大量的生物学研究实例,展示了如何运用统计学方法来解决实际的科研问题。比如,在介绍“样本量估算”时,书中提供了针对不同研究设计(如病例对照研究、队列研究)的详细计算方法和考虑因素,这对于我正在进行的毕业设计有着直接的指导意义。通过这些案例,我不仅学会了统计方法,更学会了如何将这些方法“落地”,应用于真实的生物学研究情境中。

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在阅读的过程中,我惊喜地发现,《生物统计学导论》并没有将统计学描绘成一门高不可攀的学科。相反,它以一种循序渐进的方式,将复杂的概念化繁为简。作者似乎深谙初学者的心理,总是从最直观的例子入手,比如描述一项新药的疗效,或者分析不同基因型在某种疾病发生率上的差异。每一个概念的引入,都伴随着清晰的图表和生动的案例,让我能够将抽象的统计原理与我熟悉的生物学场景紧密联系起来。我曾经困惑于“方差”这个概念,总觉得它只是一个数字,但书中通过比较不同种群的生长速率差异,让我深刻理解了方差所代表的“变异性”,以及它在评估生物学群体特征时所扮演的关键角色。

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《生物统计学导论》的语言表达非常精准,但又避免了过于专业的术语堆砌。当作者第一次引入“p值”这个概念时,我曾有过一丝丝的畏难情绪,但书中通过一个简单的掷硬币实验,将“p值”的含义解释得非常透彻,让我明白了它所代表的是在原假设为真的情况下,观察到当前结果或更极端结果的概率。这种将复杂统计量“去魅化”的处理方式,让我能够更加自信地面对后续更高级的内容,也让我对统计学产生了前所未有的亲切感。

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总而言之,《生物统计学导论》是一本集理论严谨、案例丰富、语言流畅于一体的优秀教材。它以其独特的视角和深入浅出的讲解,成功地消除了我对统计学的隔阂,让我看到了统计学在生物学研究中的巨大价值。我将这本书推荐给所有对生物学充满热情,并希望深入理解生命科学领域研究方法和成果的同学们。这本书不仅教授了知识,更培养了一种科学思维方式,让我受益匪浅。

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初拿到《生物统计学导论》这本书,我原本对统计学抱有一种既敬畏又疏离的态度。我一直认为统计学是数学的另一个分支,充满了复杂的公式和抽象的概念,似乎与我所热爱的生命科学有着遥远的距离。然而,这本书的扉页设计,那简洁而富有生命力的线条勾勒出的DNA双螺旋结构,以及书名下方那句“理解生命数据的语言”,立刻激起了我的好奇心。我开始仔细翻阅,期望它能为我揭示隐藏在生命现象背后那些数量化的规律。

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在完成这本书的阅读后,我感觉自己仿佛打开了一扇新的窗户。我不再将统计学视为一个遥远的、与我无关的领域,而是将其视为理解生命奥秘、解读生物学研究成果的强大工具。书中对于“置信区间”的解释,让我明白了它不仅仅是一个数值范围,更是对总体参数估计不确定性的量化表达。我学会了如何批判性地审视研究中的统计数据,识别潜在的偏差和误导,这对于我在未来的学术生涯中至关重要。

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这本书的结构安排也十分合理。它从描述性统计开始,逐步深入到推断性统计,然后涵盖了回归分析、方差分析等核心内容。每一个章节都建立在前一章节的基础上,形成了一个严谨而完整的知识体系。最让我印象深刻的是,它在讲解“相关性”和“因果性”的区别时,并没有简单地给出定义,而是通过一系列精心设计的实验场景,引导读者思考如何从数据中区分两者,并强调了在生物学研究中避免“相关不等于因果”误区的必要性。这对于我日后设计实验和解读研究结果至关重要。

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这本书的叙述风格非常流畅,不像我之前读过的某些教科书那样枯燥乏味。作者在解释统计方法时,常常会穿插一些生物学研究的历史故事,或是引用一些著名的生物统计学家的人生经历。这让我感觉自己不是在死记硬背公式,而是在与那些伟大的科学家进行跨时空的对话。例如,在讲解“假设检验”时,书中详细回顾了孟德尔豌豆杂交实验如何巧妙地运用统计学原理来验证遗传定律,这种叙事方式极大地增强了我的阅读兴趣,也让我对统计学在推动科学进步中的作用有了更深刻的认识。

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为了考试我用挑战极限的方式两天看完一厚本英语教材了= = 然而别人家的课本真风趣啊有好几处都超可爱啊哈哈哈哈哈哈哈

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