第1章 绪论  1.1 什么是生物统计学  1.2 统计学的基本特点  1.3 为什么要学习生物统计学  1.4 常用术语   1.4.1 变量与观测值   1.4.2 总体和样本   1.4.3 参数与统计量   1.4.4 准确性和精确性  习题 第2章 资料的描述性统计分析  2.1 资料的分类   2.1.1 连续性资料   2.1.2 离散性资料   2.1.3 定量资料   2.1.4 定性资料  2.2 异常数据的判断和处理   2.2.1 四分位数检验   2.2.2 格拉布斯检验  2.3 数据的频数（率）分布   2.3.1 离散性资料的频数（率）分布   2.3.2 连续性资料的频数（率）分布  2.4 统计表  2.5 统计图   2.5.1 常用的统计图类型   2.5.2 统计图绘制基本要求  2.6 集中趋势的度量   2.6.1 算术平均数   2.6.2 几何平均数   2.6.3 调和平均数   2.6.4 中位数   2.6.5 众数   2.6.6 各个集中趋势度量指标之间的关系及评价  2.7 离散趋势的度量   2.7.1 方差和标准差   2.7.2 变异系数   2.7.3 范围   2.7.4 平均绝对离差  习题 生物统计学  目  录第3章 随机变量与概率分布  3.1 随机变量及其分类  3.2 概率分布   3.2.1 离散性随机变量的概率分布   3.2.2 连续性随机变量的概率分布  3.3 正态分布   3.3.1 正态分布的概率密度函数   3.3.2 标准正态分布   3.3.3 正态分布的概率计算   3.3.4 对偏离正态分布的度量——偏度和峰度  3.4 二项分布  3.5 泊松分布  习题 第4章 统计推断概述  4.1 抽样分布   4.1.1 χ2分布、t分布和F分布   4.1.2 正态总体样本平均数的抽样分布   4.1.3 中心极限定理   4.1.4 正态总体样本方差的抽样分布  4.2 参数估计   4.2.1 点估计   4.2.2 区间估计  4.3 假设检验   4.3.1 假设检验的基本原理   4.3.2 假设检验的基本步骤   4.3.3 一些相关概念   4.3.4 几点说明  习题 第5章 对单个和两个总体平均数的假设检验  5.1 对单个总体均数的检验   5.1.1 总体的方差σ2已知时的检验——Z检验   5.1.2 总体的方差σ2未知时的检验——t检验  5.2 对两个总体平均数的比较   5.2.1 随机分组资料的假设检验   5.2.2 配对资料的假设测验——t测验  习题 第6章 方差分析Ⅰ——单向分类资料  6.1 单向分类资料的数据结构  6.2 数学模型  6.3 变异的分解   6.3.1 平方和的剖分   6.3.2 自由度的剖分   6.3.3 均方及均方的期望  6.4 假设检验  6.5 t检验和F检验的关系  6.6 多重比较   6.6.1 LSD法   6.6.2 Bonferroni t检验   6.6.3 Duncan’s多重极差检验  6.7 方差分析的基本假定与数据转换   6.7.1 方差的同质性检验   6.7.2 方差稳定性转换  习题 第7章 方差分析Ⅱ——双向交叉分组资料  7.1 交叉分组无重复资料的方差分析   7.1.1 数据结构   7.1.2 数学模型   7.1.3 平方和与自由度的剖分   7.1.4 假设检验   7.1.5 多重比较  7.2 交叉分组等重复资料的方差分析   7.2.1 数据结构   7.2.2 主效应与互作效应   7.2.3 数学模型   7.2.4 平方和的剖分与自由度的剖分   7.2.5 假设检验   7.2.6 多重比较  习题 第8章 方差分析 Ⅲ——两因子嵌套分组资料  8.1 数据结构  8.2 数学模型  8.3 平方和与自由度的剖分  8.4 假设检验  8.5 方差组分估计  习题 第9章 简单相关与回归  9.1 简单相关   9.1.1 样本相关系数的定义   9.1.2 样本相关系数的计算   9.1.3 相关关系的显著性检验   9.1.4 总体相关系数的置信区间   9.1.5 比较2个相关系数  9.2 简单回归   9.2.1 一元线性回归的数学模型   9.2.2 一元线性回归方程的建立   9.2.3 回归的显著性检验   9.2.4 对截距的检验   9.2.5 总体回归系数的置信区间   9.2.6 决定系数   9.2.7 两条回归直线的比较   9.2.8 利用回归方程进行估计和预测   9.2.9 制定校正系数  9.3 简单线性相关与回归的区别与联系   9.3.1 区别   9.3.2 联系  9.4 进行相关和回归分析应注意的问题  习题 第10章 多元线性回归与相关  10.1 多元线性回归   10.1.1 多元线性回归的数学模型   10.1.2 多元线性回归方程的建立   10.1.3 多元线性回归的显著性检验   10.1.4 偏回归系数的置信区间   10.1.5 决定系数   10.1.6 标准化的偏回归系数   10.1.7 最优回归方程的建立  10.2 复相关与偏相关   10.2.1 复相关   10.2.2 偏相关  习题 第11章 非线性回归  11.1 非线性回归概述  11.2 曲线回归的线性化及其方法  11.3 未知曲线类型的回归分析——多项式回归  11.4 曲线配合的拟合度  习题 第12章 协方差分析  12.1 协方差分析的模型和假定  12.2 单向分类资料的协方差分析  12.3 双向交叉分组资料的协方差分析  习题 第13章 分类资料的假设检验  13.1 率的假设检验   13.1.1 对单个率的检验   13.1.2 率的区间估计   13.1.3 两个率的比较  13.2 卡方适合性检验   13.2.1 卡方检验的检验统计量   13.2.2 对不同类型分布比例的适合性检验   13.2.3 对分布类型的检验  13.3 卡方独立性检验   13.3.1 列联表   13.3.2 独立性检验的方法   13.3.3 2×2表的精确概率检验法   13.3.4 配对2×2表的独立性检验  13.4 卡方检验的分解  13.5 Logistic 回归模型   13.5.1 二分类依变量的Logistic回归模型   13.5.2 Logistic回归模型的参数估计   13.5.3 Logistic回归模型参数的统计检验  习题 第14章 非参数检验  14.1 非参数检验的意义  14.2 符号检验  14.3 符号秩和检验  14.4 二组非配对资料的秩和检验  14.5 多组资料的秩和检验  14.6 秩相关  14.7 Ridit分析  习题 第15章 试验设计与抽样调查  15.1 试验设计概述   15.1.1 试验设计的有关概念   15.1.2 试验设计三原则  15.2 常用动物试验设计方法   15.2.1 完全随机设计   15.2.2 配对设计   15.2.3 随机区组设计   15.2.4 双向随机区组设计——拉丁方设计   15.2.5 交叉设计   15.2.6 重复测量设计   15.2.7 析因设计   15.2.8 正交试验设计  15.3 抽样调查设计   15.3.1 概率抽样   15.3.2 非概率抽样  15.4 样本含量的确定   15.4.1 抽样调查中样本含量的确定   15.4.2 试验设计中样本含量的估计  习题 参考文献 附录1 Excel电子表格统计功能简介  1 概述  2 常用概率分布的计算  3 数据整理  4 总体均数的假设检验  5 方差分析  6 回归与相关分析 附录2 SPSS统计软件简介  1 中文操作界面设置  2 数据管理及数据资料的基本统计分析  3 均数差异显著性检验  4 方差分析与协方差分析  5 回归与相关分析  6 卡方适合性检验与独立性检验  7 非参数检验 附录3 R语言统计软件简介  1 概述与安装使用  2 资料的描述性统计分析  3 常用概率分布的计算  4 总体均数的假设检验  5 方差分析与协方差分析  6 回归与相关分析  7 分类资料的检验  8 非参数检验 附录4 常用统计用表295  附表1 标准正态分布的累积分布函数表  附表2 标准正态分布的双侧分位数表  附表3 χ2分布的上侧分位数表  附表4 t分布的双侧分位数表  附表5 F分布的上侧分位数表  附表6 Duncan’s多重极差检验的5%和1% SSR值表  附表7 Hertley方差同质性检验临界值表  附表8 Cochran方差同质性检验临界值表  附表9 相关系数检验的5%和1%临界值表  附表10 Spearman秩相关系数检验临界值表  附表11 符号检验表  附表12 符号秩和检验表（双尾）  附表13 非配对资料秩和检验表  附表14 1万个随机数表  附表15 常用正交表