具体描述
《高职高专畜牧兽医类专业系列教材:生物统计附试验设计》较为系统地介绍了生物统计的基本原理和基本方法，针对性强，除了介绍常用的几种基本统计分析方法以外，还介绍了动物生产中需要使用的试验设计的常用方法；突出应用性和实践性，每一章都安排了大量的例题和复习思考题；内容新颖，大部分例题和复习思考题都引自各种最新期刊，针对高职特点，特别介绍了Excel电子表格的统计功能的使用方法。
《统计学原理与数据分析实务》 内容简介 本书旨在为读者系统地构建起统计学的核心理论框架，并将其与实际的数据分析应用紧密结合，提供一套扎实且实用的学习指南。我们深入浅出地讲解统计学的基本概念、方法与技术，强调理论知识在解决现实世界问题中的应用价值，力求使读者不仅能够理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：统计学基础理论 在统计学启蒙阶段，我们将循序渐进地带领读者认识数据世界的奥秘。 第一章：数据与统计的基本概念 我们将从最基础的“什么是数据”开始，探讨数据的类型（定性数据、定量数据，以及它们的子类，如分类数据、顺序数据、离散数据、连续数据），并阐释其在不同学科和领域中的重要性。 深入剖析统计学的基本目标：描述性统计与推断性统计。描述性统计将聚焦于如何有效地概括和呈现数据的特征，例如集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差、四分位数间距）以及数据的分布形态。 推断性统计则会介绍如何从样本数据中提取信息，并推断总体特征。我们将引入样本和总体的概念，强调抽样的代表性对推断结果准确性的关键影响。 此外，本章还将简要介绍统计学在社会科学、医学、工程、金融等众多领域的应用案例，帮助读者建立统计学无处不在的认知。 第二章：数据的收集与组织 本章将聚焦于数据收集的策略与方法。我们将详细介绍不同类型的抽样方法，包括概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样），并分析各自的优缺点及其适用场景。 我们将探讨问卷设计的基本原则，如何避免引导性问题、模糊性问题，以及如何设置逻辑性检查，以确保收集数据的质量。 数据录入与清理是数据分析不可或缺的环节。本章将介绍常见的数据录入错误类型（如输入错误、格式错误、逻辑错误）以及相应的纠错策略，如数据校验、异常值检测与处理（识别、分析原因、决定保留或删除）。 数据的组织与初步可视化也是本章的重点。我们将介绍如何使用频数分布表、相对频数分布表来整理数据，并初步展示如直方图、条形图、饼图、散点图等基本图表，为后续深入分析打下基础。 第三章：描述性统计：量化数据特征 本章将深入挖掘描述性统计工具的强大之处。 集中趋势的度量：我们将详细讲解均值、中位数和众数的计算方法，并着重分析它们各自的适用性。例如，在中位数对异常值不敏感的特点，以及众数在描述分类数据时的优势。 离散程度的度量：我们将阐述方差和标准差如何衡量数据的波动性，并通过实际例子说明它们在比较不同数据集时的重要作用。同时，我们将介绍极差和四分位数间距，以及百分位数和四分位数的概念，它们能更全面地刻画数据的分布范围。 分布形态的度量：本章将引入偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念，用以描述数据分布的对称性和“尖锐”程度，帮助我们理解数据分布的非对称性以及异常值的可能性。 可视化描述：我们将重申并拓展图表在描述性统计中的应用，例如箱线图（box plot）如何直观展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）以及识别潜在的异常值，茎叶图（stem-and-leaf plot）如何同时显示数据的数值和分布。 第四章：概率论基础 在进行统计推断之前，理解概率论是至关重要的。本章将引入概率的基本概念，包括随机事件、样本空间、概率的定义（古典定义、统计定义、主观定义）。 我们将讲解概率的基本法则，如加法法则（互斥事件与非互斥事件）、乘法法则（独立事件与非独立事件），以及条件概率和全概率公式，它们是解决复杂概率问题和理解统计模型的基础。 离散型随机变量与概率分布：本章将介绍二项分布、泊松分布等常见的离散型概率分布，并解释它们各自的适用条件和概率计算方法。 连续型随机变量与概率分布：我们将重点讲解正态分布（高斯分布）的特性，它是统计学中最重要、应用最广泛的分布之一，并介绍如何使用标准正态分布表进行计算。此外，还将简要介绍均匀分布、指数分布等其他重要的连续型分布。 中心极限定理：本章将重点阐述中心极限定理的强大威力。它揭示了在一定条件下，大量独立同分布的随机变量之和（或均值）的分布近似于正态分布，这是统计推断能够成立的理论基石，也是连接概率论与数理统计的关键桥梁。 第二部分：统计推断与模型构建 掌握了基础理论后，我们将进入统计推断的核心领域，学习如何从样本数据中揭示总体的奥秘。 第五章：参数估计 本章将介绍如何利用样本统计量来估计总体的未知参数。 点估计：我们将讲解点估计的性质，如无偏性、有效性、一致性，并介绍矩估计法和最大似然估计法等常用的点估计方法。 区间估计：相比于点估计，区间估计能提供一个参数可能取值的范围，并伴随一定的置信水平。我们将重点讲解如何构建均值的置信区间（针对大样本和小样本，利用z分布和t分布），以及比例的置信区间。 置信水平与置信区间的解释：本章将强调对置信水平和置信区间的正确理解，避免常见的误解，例如，置信水平是指在多次重复抽样中，包含总体参数的区间所占的比例，而不是单个区间包含总体参数的概率。 第六章：假设检验 假设检验是统计推断的核心方法之一，用于检验关于总体参数的某个命题是否成立。 基本原理：本章将详细阐述假设检验的基本步骤，包括设定原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，确定拒绝域，计算检验统计量的值，并根据p值或临界值做出统计决策。 第一类错误与第二类错误：我们将深入分析假设检验中可能出现的两种错误：拒绝真实的原假设（第一类错误，α）和接受错误的原假设（第二类错误，β），并讨论如何控制这些错误的概率。 单样本检验：本章将介绍针对单个总体的均值检验（z检验、t检验）和比例检验，以及方差检验（卡方检验）。 两样本检验：我们将讲解如何比较两个独立样本的均值（z检验、t检验）、比例，以及配对样本的均值检验。 方差分析（ANOVA）的引入：本章将初步介绍方差分析的基本思想，即如何比较多个样本均值是否相等，为后续多因素方差分析打下基础。 第七章：回归分析基础 回归分析是研究变量之间关系的重要统计工具。本章将从最简单的简单线性回归模型入手。 散点图与相关系数：我们将再次强调散点图在初步探索变量关系中的作用，并介绍皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量两个连续变量之间的线性相关强度和方向。 简单线性回归模型：本章将详细讲解简单线性回归模型的建立，包括回归方程的数学形式、回归系数（截距和斜率）的最小二乘估计。 回归诊断：我们将介绍如何检验回归模型的假设条件，如线性关系、误差项的独立性、同方差性以及误差项的正态性，并讲解残差分析的方法，以识别模型拟合不佳的情况。 模型评估：我们将介绍决定系数（R-squared）如何衡量自变量解释因变量变异的程度，以及F检验用于检验回归模型的整体显著性。 第八章：方差分析（ANOVA） 本章将系统地讲解方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）。 单因素方差分析：我们将深入研究如何比较三个或三个以上独立样本的均值。讲解平方和的分解（总平方和、组间平方和、组内平方和），F统计量的计算及其在检验多组均值差异中的应用。 多重比较：当单因素方差分析拒绝原假设时，我们需要进行多重比较来确定具体哪些组的均值存在显著差异。本章将介绍Tukey HSD、Bonferroni校正等常用的多重比较方法。 双因素方差分析：我们将进一步讲解如何分析两个或多个分类自变量对一个连续因变量的影响，并探讨主效应和交互效应的概念。 第三部分：高级统计方法与应用 在构建了坚实的理论基础和统计推断能力后，本部分将介绍一些更高级的统计方法，并探讨其在实际问题中的应用。 第九章：多元回归分析 本章将扩展到多元线性回归，研究多个自变量对一个因变量的影响。 模型建立与系数解释：我们将讲解如何构建多元线性回归模型，并解释各个回归系数的含义，考虑其他自变量不变的情况下，某个自变量变化一个单位对因变量的影响。 多重共线性：我们将识别并讨论多重共线性问题，即自变量之间存在高度相关性，以及如何处理这个问题。 变量选择：本章将介绍逐步回归（向前法、向后法、双向法）等变量选择技术，帮助我们找到最能解释因变量的模型。 模型评估与推断：我们将进一步探讨多元回归模型的R-squared、调整R-squared，以及F检验和t检验在评估模型和系数显著性中的作用。 第十章：非参数统计方法 当数据不满足参数检验的假设时（如正态性），非参数统计方法提供了有效的替代方案。 秩和检验：本章将介绍Wilcoxon符号秩检验（用于配对样本）、Mann-Whitney U检验（用于独立样本）等秩和检验，它们基于数据的秩次进行分析。 Kruskal-Wallis检验：作为单因素方差分析的非参数替代，Kruskal-Wallis检验将用于比较三个或以上独立样本的分布是否相同。 Spearman秩相关系数：我们将介绍Spearman秩相关系数，用于衡量两个变量之间的单调关系，尤其适用于非线性关系或有序数据。 第十一章：分类数据的分析 本章将专注于分析分类变量之间的关系。 列联表分析：我们将深入研究如何构建和分析列联表（Contingency Tables），并介绍卡方独立性检验（Chi-squared test of independence）来判断两个分类变量之间是否存在关联。 Fisher精确检验：对于小样本数据，Fisher精确检验提供了一种更准确的分析方法。 Logistic回归基础：本章将初步介绍Logistic回归模型，它是一种用于预测二元因变量（如是否发生某事件）的广义线性模型，在医学、市场营销等领域有广泛应用。 第四部分：统计软件应用与案例分析 理论学习最终要落实到实践。本部分将指导读者如何运用统计软件进行数据分析，并通过实际案例来巩固所学知识。 第十二章：统计软件简介与基础操作 本章将介绍当前主流的统计软件，如R、Python（结合NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels库）、SPSS等，并简要概述它们各自的特点和优势。 我们将提供清晰的步骤指南，教导读者如何安装软件、导入数据、进行基本的数据管理（如数据筛选、排序、合并），以及生成基本的描述性统计量和图表。 本章将以一个或两个常用软件为例，演示如何运行前几章介绍的描述性统计和基本推断性统计分析。 第十三章：真实世界数据分析案例 本章将选取多个来自不同领域的真实数据集，贯穿本书的统计分析方法。 案例一：市场调研数据分析 我们将分析客户满意度数据，运用描述性统计概括客户反馈，利用假设检验比较不同群体（如年龄段、性别）的满意度差异，并可能构建回归模型，探究影响满意度的关键因素。 案例二：生物医学研究数据分析 我们将模拟一个小型医学研究，分析不同治疗组的疗效数据，运用t检验或ANOVA比较组间差异，并可能进行配对t检验分析治疗前后变化。 案例三：经济金融数据分析 我们将分析股票价格或经济指标数据，运用回归分析探索变量间的关系，并可能使用时间序列分析的初步方法。 在每个案例中，我们将强调：如何清晰地定义研究问题；如何选择合适的统计方法；如何实施数据分析；如何解读分析结果，并将其转化为有意义的结论，为决策提供支持。 本书特色： 理论与实践深度融合：每一章节的理论讲解都紧随其实践应用，力求避免“纸上谈兵”。 循序渐进的学习路径：从基础概念到高级方法，逻辑清晰，便于读者逐步掌握。 丰富的实例支持：大量的计算示例和真实案例，帮助读者理解抽象概念。 强调概念理解：注重“为什么”和“怎么样”，培养读者的批判性思维和问题解决能力。 面向广泛读者：无论您是统计学初学者，还是希望提升数据分析技能的研究者、学生或从业人员，本书都能为您提供宝贵的指导。 通过学习本书，读者将能够建立起坚实的统计学知识体系，掌握从数据收集、整理、分析到结果解释的完整流程，并能够独立运用统计方法解决实际问题，提升在各领域中的数据驱动决策能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有