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[资源] 生物统计学(doc),与您分享

生物统计学(doc),与您分享

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《生物统计》

绪言
在人们的实践活动中,常常会遇到类似下面的一些问题,如:一种新的疫苗,如何判断它是否有效?吸烟会不会使得肺癌的机会增加?如何抽检几百或几千人来估计某种病的流行程度?某批产品中合格品究竟有多少?该不该报废?如何消耗最少的资源和人力来得到我们所需要的某种信息?某种实验方法,或饲料配方,有没有明显改进?……等等。
这一类问题的共同特点,就是人们只能得到他所关心的事情的不完全信息,或者是单个实验的结果有某种不确定性。例如为了知道产品合格与否或它的使用寿命,我们常常需要对它作破坏性检验,此时我们显然不能把所有的产品都检验一下,而只能满足于对少数几个样品的抽检。这样获得的信息显然是不完全的;再比如要检验疫苗的有效性,但一般来说,接种过疫苗的动物不一定全不发病,而未接种的也不会全发病。那么发病与不发病的差别究竟到多大时我们才能认为接种是有效的呢?同时,即使我们采用完全一样的实验条件再次进行实验,发病与不发病的动物数量也会有所变化,这说明类似实验的结果具有某种内在的不确定性。要想在这种情况下正确判定疫苗的有效性,就涉及了我们如何评价一些并不确定的实验结果的问题。
要从这样一些问题中得出科学的,可靠的结论,就必须依靠统计学。有人干脆给统计学下了这样的定义:“统计学就是从不完全的信息里取得准确知识的一系列技巧”,这个定义还是有一定道理的。
另外,当必须根据有限的,不完全的信息作出决策时(例如决定一批产品是出厂还是报废,某种新药是否有效等等),统计学可以提供一种方法,使我们不仅能做出合理的决策,而且知道所冒风险的大小,并帮助我们把可能的损失减至最小。
其次,如何花费最小代价取得所关心的信息,也是统计学的一大课题(实验设计)。不注意这一点可能使辛辛苦苦的工作成为一种浪费。
生物学是一门实验科学。不管你从事的是生物学的哪一个分枝,都不可能完全脱离实验,只进行逻辑推理。而实验所得到的结果几乎无例外地都带有或多或少的不确定性,即实验误差。在这种情况下不用统计学要想得到正确的结论是不可能的。可以毫不夸张地说,作为一个实验科学工作者,离开了统计学就寸步难行。希望大家通过这门课程的学习,能够掌握常用的统计方法,尤其是它们的条件,适用范围、优缺点等,从而能够应用它们去解决实践中遇到的问题。

第一章 概率论基础
第二章 随机变量及其数字特征
第三章 统计推断
第四章 方差分析
第五章 回归分析
第六章 协方差分析
第七章  实验设计
附录1  矩阵基础知识
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