医药数理统计（第5版） / 全国高等医药院校规划教材
￥34.80定价
作者： 马志庆
出版时间：2015年12月
出版社：科学出版社
- 科学出版社
- 9787030461681
- 5-1
- 128651
- 48217697-1
- 平装
- 16开
- 2015年12月
- 344
- 236
- 医学
- 基础医学
- R311
- 医药类、管理类等
- 专业课
内容简介
马志庆、周介南编写的《医药数理统计(第5版全国高等医药院校规划教材)》为普通高等教育“十三五”规划教材及全国高等医药院校规划教材，是由全国17所医药院校长期从事数学教学工作的教师联合对第4版教材再次修改完善、编写而成的第5版教材。全书分9章，内容包括概率论基本知识、统计学重要概念与方法、正交试验设计等内容。本书的编写既体现了数学学科本身的科学性与系统性，同时又注重其在医药学科里的应用。全书文字简洁、内容精练、由浅入深。每章后配有习题，同时还有《医药数理统计学习辅导》(第4版)配套使用。
本书可供医药院校各专业各层次的学生使用，也可作为医药工作者学习数理统计的参考书。
本书可供医药院校各专业各层次的学生使用，也可作为医药工作者学习数理统计的参考书。
目录
第5版编写说明
第一章 事件与概率
1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机事件
1.1.2 事件之间的关系及运算
1.2 事件的概率
1.2.1 概率的统计定义
1.2.2 概率的古典定义
1.3 概率的运算
1.3.1 加法定理
1.3.2 条件概率、概率的乘法定理
1.4 全概率与逆概率公式
1.4.1 全概率公式
1.4.2 逆概率公式(贝叶斯公式)
习题一
第二章 随机变量的概率分布与数字特征
2.1 随机变量与离散型随机变量的
概率分布
2.1.1 随机变量
2.1.2 离散型随机变量的概率函数
2.1.3 离散型随机变量的分布函数
2.2 常用的离散型随机变量的概率
分布
2.2.1 二项分布
2.2.2 泊松分布(稀有事件模型)
2.2.3 其他离散型变量的分布
2.3 连续型随机变量的概率分布
2.3.1 连续型随机变量的概率分布
2.3.2 正态分布(高斯分布)
2.3.3 其他连续型变量的分布
2.4 随机变量的数字特征
2.4.1 均数(数学期望)
2.4.2 方差和标准差
2.4.3 变异系数(相对标准差)
2.5 三种重要分布的渐近关系
2.5.1 二项分布的泊松近似
2.5.2 二项分布的正态近似
2.5.3 泊松分布的正态近似
习题二
第三章 随机抽样和抽样分布
3.1 随机抽样
3.1.1 总体与样本
3.1.2 简单随机抽样
3.2 样本的数字特征
3.2.1 统计量
3.2.2 样本的数字特征
3.3 抽样分布
3.3.1 样本均数的“分布
3.3.2 y分布
3.3.3 ￡分布
3.3.4 F分布
3.4 概率分布的拟合及其应用
3.4.1 经验分布
3.4.2 正态概率分布及应用
3.4.3 对数正态概率分布及应用
3.4.4 韦布尔概率分布及应用
习题三
第四章 总体的参数估计
4.1 参数点估计
4.1.1 点估计
4.1.2 正态分布总体参数的点估计
4.1.3 二项分布和泊松分布的点
估计
4.2 总体参数的区间估计
4.2.1 区间估计的概念
4.2.2 正态巷肉微麒的区间估汁
4.2.3 正态斟妨差孑的区M
4.3 离散型总体参数的区间估计
4.3.1 二项分布参数声的区间估计
4.3.2 泊松分布参数A的置信
区间
习题四
第五章 总体参数的假设检验
5.1 假设检验的基本思想
5.1.1 问题的提出
5.1.2 假设检验的基本思想
5.1.3 假设检验中的两类错误
5.2 单个正态总体的参数检验
5.2.1 单个正态总体均数“的假
设检验
5.2.2 单个正态总体方差的假设
检验
5.3 两个正态总体的参数检验
5.3.1 两个正态总体的方差齐性
检验
5.3.2 配对比较两个正态总体均
数的检验
5.3.3 成组比较两个正态总体均
数的检验
5.4 离散型变量总体参数的假设
检验
5.4.1 单个总体率的假设检验
5.4.2 两个总体率的假设检验
5.5 列联表中独立性的检验
5.5.1 2×2列联表(四格表)中的
独立性检验
5.5.2 R×C列联表中独立性的
检验
5.6 参照单位法
5.6.1 Ridit分析
5.6.2 用置信区间作显著性检验
习题五
第六章 方差分析
6.1 基本概念
6.1.1 试验指标
6.1.2 因素
6.1.3 水平
6.2 单因素方差分析
6.2.1 数学模型
6.2.2 方差分析的原理与步骤
6.2.3 单因素方差分析的计算
6.2.4 方差齐性检验的步骤
6.3 两两间多重比较的检验法
6.3.1 q检验法(TukeyHSD法)
6.3.2 S检验法(FisherLSD检
验法)
6.4 两因素试验的方差分析
6.4.1 无重复试验
6.4.2 有重复试验
习题六
第七章 非参数检验
7.l 配对符号秩和检验(Wilc0XOn
配对法)
7.1.1 配对比较的符号秩和
检验
7.1.2 样本中位数与总体中位
数比较的符号秩和检验
7.2 完全随机设计两样本比较的
秩和检验(Wilcoxon两样本
比较法)
7.2.1 原始数据的两样本比较
7.2.2 频数表资料的两样本比较
7.3 完全随机设计多样本比较的
秩和检验(H检验法)
7.3.1 原始资料多样本比较的
秩和检验
7.3.2 频数表资料的多样本比
较秩和检验
7.4 配伍组设计多个样本比较的
秩和检验(Friedman秩和检
验)
7.5 两两比较的秩和检验
7.5.1 多个样本间两两比较的
秩和检验I
7.5.2 配伍组设计两两比较的
秩和检验
7.5.3 多个实验组分别与一个
对照组比较的秩和检验
7.6 中位数检验法和游程检验
7.6.1 中位数检验法
7.6.2 游程检验
7.7 等级相关分析(Spearman法)
习题七
第八章 相关与回归
8.1 相关
8.1.1 散点图
8.1.2 相关系数的概念
8.1.3 相关系数的检验
8.2 线性回归方程
8.2.1 一元线性模型
8.2.2 线性回归方程
8.2.3 预测与控制
8.2.4 多元线性回归与一元非
线性回归的简介
8.3 ED5和LD估计
8.3.1 概率单位法
8.3.2 序贯法(上下法)
习题八
第九章 正交试验设计
9.1 正交表与交互作用
9.1.1 正交表
9.1.2 交互作用
9.2 用正交表安排试验
9.2.1 交互作用可忽略的多因素
试验
9.2.2 交互作用存在的多因素
试验
9.2.3 正交试验方案的合理性
解释
9.3 正交试验的数据分析
9.3.1 试验结果的直观分析
9.3.2 试验结果的方差分析
9.4 多指标试验
9.4.1 综合加权评分法
9.4.2 综合平衡法
9.5 正交试验设计的灵活应用
9.5.1 不等水平试验
9.5.2 有重复试验的方差分析
习题九
附表
附表1 二项分布累积概率P(X≥是)值表
附表2 泊松分布累积概率P(X≥是)值表
附表3 标准正态概率密度p(z)值表
附表4 标准正态分布函数函(z)值表
附表5 标准正态分布的临界值表
附表6 y分布的临界值表
附表7 ￡分布的临界值表
附表8 F分布的临界值表
附表9 多重比较中的q表
附表10 多重比较中的S表
附表11 二项分布参数p的置信区间表
附表12 泊松分布参数的置信区间表
附表13 相关系数临界值表
附表14 百分率与概率单位换算表
附表15 配对比较符号秩和检验用丁界值表
附表16 两样本比较秩和检验用T界值表
附表17 三样本比较秩和检验用H界值表
附表18 配伍组试验秩和检验用M界值表
附表19 游程个数检验用r界值表
附表20 spearman等级相关系数^界值表
附表21 常用正交表
习题答案
第一章 事件与概率
1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机事件
1.1.2 事件之间的关系及运算
1.2 事件的概率
1.2.1 概率的统计定义
1.2.2 概率的古典定义
1.3 概率的运算
1.3.1 加法定理
1.3.2 条件概率、概率的乘法定理
1.4 全概率与逆概率公式
1.4.1 全概率公式
1.4.2 逆概率公式(贝叶斯公式)
习题一
第二章 随机变量的概率分布与数字特征
2.1 随机变量与离散型随机变量的
概率分布
2.1.1 随机变量
2.1.2 离散型随机变量的概率函数
2.1.3 离散型随机变量的分布函数
2.2 常用的离散型随机变量的概率
分布
2.2.1 二项分布
2.2.2 泊松分布(稀有事件模型)
2.2.3 其他离散型变量的分布
2.3 连续型随机变量的概率分布
2.3.1 连续型随机变量的概率分布
2.3.2 正态分布(高斯分布)
2.3.3 其他连续型变量的分布
2.4 随机变量的数字特征
2.4.1 均数(数学期望)
2.4.2 方差和标准差
2.4.3 变异系数(相对标准差)
2.5 三种重要分布的渐近关系
2.5.1 二项分布的泊松近似
2.5.2 二项分布的正态近似
2.5.3 泊松分布的正态近似
习题二
第三章 随机抽样和抽样分布
3.1 随机抽样
3.1.1 总体与样本
3.1.2 简单随机抽样
3.2 样本的数字特征
3.2.1 统计量
3.2.2 样本的数字特征
3.3 抽样分布
3.3.1 样本均数的“分布
3.3.2 y分布
3.3.3 ￡分布
3.3.4 F分布
3.4 概率分布的拟合及其应用
3.4.1 经验分布
3.4.2 正态概率分布及应用
3.4.3 对数正态概率分布及应用
3.4.4 韦布尔概率分布及应用
习题三
第四章 总体的参数估计
4.1 参数点估计
4.1.1 点估计
4.1.2 正态分布总体参数的点估计
4.1.3 二项分布和泊松分布的点
估计
4.2 总体参数的区间估计
4.2.1 区间估计的概念
4.2.2 正态巷肉微麒的区间估汁
4.2.3 正态斟妨差孑的区M
4.3 离散型总体参数的区间估计
4.3.1 二项分布参数声的区间估计
4.3.2 泊松分布参数A的置信
区间
习题四
第五章 总体参数的假设检验
5.1 假设检验的基本思想
5.1.1 问题的提出
5.1.2 假设检验的基本思想
5.1.3 假设检验中的两类错误
5.2 单个正态总体的参数检验
5.2.1 单个正态总体均数“的假
设检验
5.2.2 单个正态总体方差的假设
检验
5.3 两个正态总体的参数检验
5.3.1 两个正态总体的方差齐性
检验
5.3.2 配对比较两个正态总体均
数的检验
5.3.3 成组比较两个正态总体均
数的检验
5.4 离散型变量总体参数的假设
检验
5.4.1 单个总体率的假设检验
5.4.2 两个总体率的假设检验
5.5 列联表中独立性的检验
5.5.1 2×2列联表(四格表)中的
独立性检验
5.5.2 R×C列联表中独立性的
检验
5.6 参照单位法
5.6.1 Ridit分析
5.6.2 用置信区间作显著性检验
习题五
第六章 方差分析
6.1 基本概念
6.1.1 试验指标
6.1.2 因素
6.1.3 水平
6.2 单因素方差分析
6.2.1 数学模型
6.2.2 方差分析的原理与步骤
6.2.3 单因素方差分析的计算
6.2.4 方差齐性检验的步骤
6.3 两两间多重比较的检验法
6.3.1 q检验法(TukeyHSD法)
6.3.2 S检验法(FisherLSD检
验法)
6.4 两因素试验的方差分析
6.4.1 无重复试验
6.4.2 有重复试验
习题六
第七章 非参数检验
7.l 配对符号秩和检验(Wilc0XOn
配对法)
7.1.1 配对比较的符号秩和
检验
7.1.2 样本中位数与总体中位
数比较的符号秩和检验
7.2 完全随机设计两样本比较的
秩和检验(Wilcoxon两样本
比较法)
7.2.1 原始数据的两样本比较
7.2.2 频数表资料的两样本比较
7.3 完全随机设计多样本比较的
秩和检验(H检验法)
7.3.1 原始资料多样本比较的
秩和检验
7.3.2 频数表资料的多样本比
较秩和检验
7.4 配伍组设计多个样本比较的
秩和检验(Friedman秩和检
验)
7.5 两两比较的秩和检验
7.5.1 多个样本间两两比较的
秩和检验I
7.5.2 配伍组设计两两比较的
秩和检验
7.5.3 多个实验组分别与一个
对照组比较的秩和检验
7.6 中位数检验法和游程检验
7.6.1 中位数检验法
7.6.2 游程检验
7.7 等级相关分析(Spearman法)
习题七
第八章 相关与回归
8.1 相关
8.1.1 散点图
8.1.2 相关系数的概念
8.1.3 相关系数的检验
8.2 线性回归方程
8.2.1 一元线性模型
8.2.2 线性回归方程
8.2.3 预测与控制
8.2.4 多元线性回归与一元非
线性回归的简介
8.3 ED5和LD估计
8.3.1 概率单位法
8.3.2 序贯法(上下法)
习题八
第九章 正交试验设计
9.1 正交表与交互作用
9.1.1 正交表
9.1.2 交互作用
9.2 用正交表安排试验
9.2.1 交互作用可忽略的多因素
试验
9.2.2 交互作用存在的多因素
试验
9.2.3 正交试验方案的合理性
解释
9.3 正交试验的数据分析
9.3.1 试验结果的直观分析
9.3.2 试验结果的方差分析
9.4 多指标试验
9.4.1 综合加权评分法
9.4.2 综合平衡法
9.5 正交试验设计的灵活应用
9.5.1 不等水平试验
9.5.2 有重复试验的方差分析
习题九
附表
附表1 二项分布累积概率P(X≥是)值表
附表2 泊松分布累积概率P(X≥是)值表
附表3 标准正态概率密度p(z)值表
附表4 标准正态分布函数函(z)值表
附表5 标准正态分布的临界值表
附表6 y分布的临界值表
附表7 ￡分布的临界值表
附表8 F分布的临界值表
附表9 多重比较中的q表
附表10 多重比较中的S表
附表11 二项分布参数p的置信区间表
附表12 泊松分布参数的置信区间表
附表13 相关系数临界值表
附表14 百分率与概率单位换算表
附表15 配对比较符号秩和检验用丁界值表
附表16 两样本比较秩和检验用T界值表
附表17 三样本比较秩和检验用H界值表
附表18 配伍组试验秩和检验用M界值表
附表19 游程个数检验用r界值表
附表20 spearman等级相关系数^界值表
附表21 常用正交表
习题答案
