The Practice of Statistics in the Life Sciences + Cd-rom + Ebook Access Card + Student Solutions Man pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Baldi, Brigitte

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:155.1

装帧:

isbn号码:9781429245814

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Life Sciences
• Probability
• Biostatistics
• Data Analysis
• CD-ROM
• Ebook
• Student Solutions Manual
• Textbook
• Higher Education

科学探索的基石：统计学在生命科学领域的应用实践 生命科学，一个充满无限奥秘和探索精神的领域，其研究的进步与深入，离不开严谨的科学方法论的支撑。而在这些科学方法论中，统计学扮演着至关重要的角色。它不仅是理解和分析生命现象数据的有力工具，更是揭示隐藏在复杂数据背后规律，从而推动生命科学理论和实践发展的基石。本书旨在为生命科学领域的学生和研究人员提供一套全面、深入的学习资源，帮助他们掌握统计学在生命科学研究中的实际应用。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是着眼于生命科学的实际问题，将抽象的统计概念与具体的生命科学案例相结合，引导读者从“用”的角度理解统计学。无论是基因组学研究中海量数据的解读，流行病学调查中疾病传播模式的分析，生态学领域中物种分布规律的探究，还是生物医学研究中药物疗效的评估，统计学都发挥着不可或缺的作用。本书将带领读者一步步深入这些领域，学习如何运用统计学工具解决实际问题，如何设计合理的实验以获得可靠的数据，以及如何准确地解释和呈现研究结果。 核心统计概念与生命科学应用的深度融合 本书的核心内容涵盖了统计学在生命科学研究中最常用、最关键的统计概念和方法。我们将从基础的数据描述性统计开始，学习如何计算均值、方差、标准差等指标，以及如何利用直方图、箱线图等可视化手段清晰地呈现数据特征。这些基础工具对于初步了解和概括数据集至关重要。 随后，我们将深入探讨概率论的基本概念，包括概率分布、期望值、方差等，并重点介绍在生命科学领域中常见的概率分布，例如二项分布、泊松分布以及正态分布。理解这些概率分布的特性，是进行统计推断的基础。 推断性统计是本书的重点之一。我们将详细介绍参数估计和假设检验。读者将学习如何根据样本数据估计总体参数（如平均值、比例），并理解置信区间的意义。同时，本书将系统讲解假设检验的原理和步骤，包括零假设、备择假设的设定，p值的计算与解释，以及常见的统计检验方法，如t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等。这些检验方法将直接应用于生命科学研究中的各种比较和关联分析，例如比较不同处理组的生长速率，检验基因表达水平是否受某种环境因素影响，评估不同疗法对患者恢复情况的影响等。 高级统计技术在生命科学前沿的应用 随着生命科学研究的不断深入，研究者面临的数据类型和规模日益复杂，对统计分析的要求也越来越高。因此，本书还将引入一些高级统计技术，以应对这些挑战。 回归分析是处理变量之间关系的重要工具。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，帮助读者理解如何建模自变量对因变量的影响，并预测其变化。在生命科学领域，回归分析被广泛应用于预测基因表达量与环境因子之间的关系，评估不同药物剂量与疗效之间的联系，以及分析体重、年龄等因素对生理指标的影响。 方差分析（ANOVA）将得到更深入的讲解，包括单因素ANOVA、双因素ANOVA以及多因素ANOVA，并会探讨如何进行事后检验以确定具体哪些组别之间存在显著差异。这对于多组实验设计，如比较不同品种植物的产量，评估不同基因型对疾病易感性的影响等场景至关重要。 此外，本书还将介绍一些更复杂的统计模型和技术，例如： 分类数据分析： 针对计数数据和比例数据，我们将介绍逻辑回归，用于分析二元结果（如患病/未患病）与多个预测变量之间的关系。这在流行病学研究中尤为重要，例如分析吸烟、饮食习惯等因素对癌症发病率的影响。 生存分析： 在医学研究中，关注事件发生的时间（如患者的生存时间）至关重要。本书将介绍Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型，用于分析影响生存时间的因素。这对于评估新疗法的疗效，理解疾病的预后等具有直接的应用价值。 多重比较问题： 当进行大量的统计检验时，出现假阳性（Type I error）的概率会显著增加。本书将讨论多重比较的问题，并介绍Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法等控制假阳性率的策略。 非参数统计方法： 对于不满足参数检验前提（如正态分布）的数据，非参数检验提供了替代方案。我们将介绍Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，以扩展统计分析的应用范围。 贝叶斯统计简介（可选）： 随着计算能力的提升，贝叶斯统计方法在生命科学中的应用也日益受到关注。本书将对贝叶斯推断的基本思想进行介绍，使其成为读者进一步学习的起点。 数据分析软件与实践技能的培养 理论知识的学习离不开实践操作。本书将强调统计软件的应用，引导读者利用实际数据进行分析。虽然本书不依赖于任何特定的统计软件，但我们鼓励读者熟悉至少一种常用的统计分析软件，例如R、SPSS、SAS或Python（带有相应的统计库）。我们将提供概念性的指导，说明如何在这些软件中实现本书介绍的统计分析方法，并强调理解软件输出结果的重要性。 本书将包含大量的实例研究，这些案例均来自真实的生命科学研究。通过分析这些案例，读者可以学习如何： 将研究问题转化为可检验的统计假设。 选择最合适的统计方法来回答研究问题。 正确地收集、整理和输入数据。 使用统计软件执行分析。 理解和解释统计分析的结果，并将其与生物学意义联系起来。 有效地呈现研究结果，包括图表和表格的制作。 批判性地评估他人研究中的统计方法和结果。 学习方法与读者支持 为了帮助读者更好地掌握统计学知识，本书将采用循序渐进的学习方式，从基础到高级，逐步构建读者的统计思维。每章都将包含以下元素： 清晰的概念解释： 使用通俗易懂的语言解释统计概念，避免过多的技术术语。 丰富的生命科学案例： 通过真实的研究案例来阐述统计方法的应用。 详细的步骤指导： 对关键的统计分析过程进行分步讲解。 练习题： 每章都配有不同难度的练习题，帮助读者巩固所学知识。 思考题： 引导读者深入思考统计学在生命科学研究中的意义和局限性。 本书的目标是培养读者成为一个有能力运用统计学来解决生命科学问题的独立研究者。统计学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式。通过学习本书，读者将能够更加科学、严谨地看待生命现象，发现隐藏在数据中的规律，并为生命科学的进步贡献自己的力量。本书将是您在生命科学探索旅程中不可或缺的得力助手。

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