统计学原理与农业统计（中） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787109032590

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• 统计学
• 农业统计
• 中级统计
• 原理
• 数据分析
• 农业科学
• 统计方法
• 实验设计
• 概率论
• 数理统计

《统计学原理与农业统计（中）》是一本为广大读者，特别是对统计学和农业统计领域感兴趣的学生、研究人员以及从业者精心编写的教材。本书系统地梳理了统计学的基本原理，并将其融会贯通于农业统计的实际应用中，旨在帮助读者建立扎实的统计学基础，并掌握分析和解决农业领域复杂问题的能力。 全书共分为多个章节，内容循序渐进，逻辑清晰。 第一部分：统计学基本原理 本部分将带领读者从统计学的基本概念入手，理解统计学在科学研究和实际决策中的重要地位。我们将深入探讨： 数据的类型与测量尺度：介绍分类数据、顺序数据、间隔数据和比率数据等不同类型的数据，以及它们在统计分析中的不同处理方式。 描述性统计：学习如何用图表（如直方图、箱线图、散点图）和数值指标（如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数）来概括和展示数据的基本特征。理解这些工具如何帮助我们快速把握数据的分布形态和集中趋势，以及数据的离散程度。 概率论基础：介绍概率的基本概念、事件的运算、条件概率、独立性以及各种重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。掌握概率论是理解推断性统计的基础。 抽样分布：阐述了抽样误差的来源，以及样本统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布。重点介绍中心极限定理，它是连接概率论与推断性统计的关键。 参数估计：讲解点估计和区间估计的概念。详细介绍如何根据样本数据估计总体参数，并给出置信区间的计算方法，理解置信水平的含义。 第二部分：推断性统计方法 在建立起描述性统计和概率论的坚实基础后，本书将重点介绍统计推断的核心方法： 假设检验：系统讲解假设检验的基本原理、步骤和逻辑。包括零假设和备择假设的设定，检验统计量的选择，P值的计算与解释，以及如何根据显著性水平做出决策。将涵盖单样本t检验、两样本t检验、配对t检验、卡方检验、F检验等多种常用的假设检验方法。 方差分析（ANOVA）：介绍方差分析的基本思想，以及如何用于比较两个或多个样本均值是否存在显著差异。详细讲解单因素方差分析和多因素方差分析，并解释F统计量的作用。 回归分析：这是本书的一个重要亮点，尤其是在农业统计应用中。将从简单线性回归开始，深入讲解线性回归模型的基本假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R方）、残差分析，以及回归系数的显著性检验。进一步介绍多元线性回归，讨论如何构建和解释包含多个自变量的模型，以及多重共线性、虚拟变量等高级话题。 相关分析：介绍相关系数的概念，以及如何衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。 非参数统计：在某些情况下，数据不满足参数检验的假设，此时非参数统计方法显得尤为重要。本书将介绍一些常用的非参数检验方法，如秩和检验、符号检验等，并阐述其适用场景。 第三部分：农业统计专题 本部分将前面介绍的统计学原理与农业生产、研究和管理实践紧密结合，通过具体的案例和数据分析，展示统计学在农业领域的强大应用能力。本部分将涵盖： 农作物产量统计与分析：如何收集、整理和分析不同地理区域、不同品种、不同耕作措施下的农作物产量数据。运用描述性统计和推断性统计方法，评估不同因素对产量的影响，并进行预测。 畜牧业统计与分析：针对牲畜的生长、繁殖、饲料利用效率、疾病发病率等数据进行统计分析。运用方差分析、回归分析等方法，优化饲养管理方案，提高生产效益。 农业经济统计：分析农业生产成本、农产品价格、市场供需关系、农民收入等经济指标。运用时间序列分析、相关分析等方法，研究农业经济运行规律，为宏观调控和微观决策提供依据。 农业资源与环境统计：统计和分析土地利用、水资源利用、化肥农药使用、温室气体排放等数据。运用统计模型评估农业活动对环境的影响，并研究可持续农业发展策略。 农业试验设计与分析：介绍科学的农业试验设计原则，如随机化、重复、区组化，并结合方差分析等方法，对试验结果进行科学的统计推断。例如，如何设计和分析作物新品种的区域试验，或农药防治效果的试验。 农业遥感与大数据分析：初步介绍如何利用遥感技术获取农业生产数据，以及如何运用大数据分析技术处理海量的农业信息，从而实现精准农业管理。 本书的特色 理论与实践相结合：本书不仅强调统计学原理的严谨性，更注重将其与农业实际问题相结合，通过大量具有代表性的农业案例，引导读者将所学知识应用于实际工作中。 数学工具的应用：书中会适时介绍常用的统计软件（如R、SPSS等）在数据分析中的应用，帮助读者掌握实际操作技能。 循序渐进的教学设计：内容由浅入深，从基础概念到高级模型，确保不同基础的读者都能有效掌握。 清晰的语言和丰富的图示：力求语言通俗易懂，并配以大量的图表，帮助读者直观理解统计概念和分析结果。 通过学习《统计学原理与农业统计（中）》，读者将能够： 深入理解统计学的核心思想和方法。 熟练运用描述性统计工具来概括和呈现数据。 掌握推断性统计的核心技术，并能进行科学的假设检验和参数估计。 能够构建和解释回归模型，揭示变量之间的数量关系。 理解并应用统计学方法分析农业生产、经济、资源环境等领域的实际问题。 提升运用数据解决农业领域复杂挑战的能力。 本书不仅是统计学入门的理想教材，更是农业统计领域不可或缺的参考书。它将为读者在农业科研、生产管理、政策制定等各个方面提供坚实的统计学支撑，帮助他们在日益数据驱动的农业现代化进程中取得成功。

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