生物统计（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李仲来，刘来福，程书肖 著，北京师范大学数学科学学院 编

图书标签:

• 生物统计
• 统计学
• 医学统计
• 流行病学
• 生物医学
• 数据分析
• 统计方法
• 科研方法
• 健康科学
• 第三版

出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303190911

版次：3

商品编码：11772672

包装：平装

丛书名： 新世纪高等学校教材 ， ，

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：304

字数：350000

正文语种：中文

内容简介

　　《生物统计（第3版）》介绍一些概辛论基本知识，比较系统地介绍处理生物科学观测数据常用的统计学方法，包括：抽样、参数估计、假设检验、方差分析、回归与相关、协方差分析、非参数检验，及其所依据的统计学基本原理。《生物统计（第3版）》基本概念清楚，一元统计内容较为全面，实用性强。各章均配备了一定数量的练习题，以利于教学及读者掌握书中介绍的方法及其基本原理。《生物统计（第3版）》是作者多年教学和实践的总结，可作为高等学校生命科学学院／生物系的本科生和专科生生物统计课的教材，以及开放大学、农林、医药高校生物统计课的教学参考书，也可供有关生物工作者参考。

目录

第1章 随机事件与概率
1.1 事件及其运算
1.2 概率及其基本性质
1.3 条件概率与事件的独立性
1.4 全概率公式与逆概率公式
习题

第2章 随机变量及其概率分布
2.1 随机变量
2.2 离散型随机变量与分布列
2.3 连续型随机变量与分布密度
2.4 分布函数与随机变量函数的分布
2.5 随机向量
习题

第3章 随机变量的数字特征
3.1 数学期望
3.2 方差
3.3 多维随机变量的数字特征
习题

第4章 抽样
4.1 生物统计简史
4.2 总体与样本
4.3 统计量
4.4 大数定律和中心极限定理
4.5 正态分布与生物统计
4.6 数据的分类
4.7 描述统计
习题

第5章 参数估计
5.1 点估计
5.2 抽样分布
5.3 区间估计
习题

第6章 假设检验
6.1 假设检验的基本原理
6.2 一个正态总体的假设检验
6.3 两个正态总体的假设检验
习题

第7章 方差分析
7.1 单因素方差分析
7.2 多因素方差分析
7.3 生物学试验的安排及其结果的方差分析
7.4 数据的转换
习题

第8章 回归与相关
8.1 一元线性回归模型
8.2 可以化为直线的常用一元曲线回归模型
8.3 多元线性回归模型
习题

第9章 非参数检验
9.1 顺序统计量
9.2 符号检验
9.3 两个独立样本的游程检验与秩和检验
9.4 两个相关样本的符号秩和检验
9.5 多个独立样本的秩和检验
9.6 多个相关样本的秩和检验
9.7 秩相关系数
9.8 分布的拟合检验
9.9 列联表的独立性检验
9.10 配对四格列联表的检验
9.11 种间关联系数与优势比
习题

附表
附表1 正态分布表
附表2 X2 （n）值表
附表3 t （n）值表
附表4 F分布值F（n1，n2）表
附表5 5％和1％SSR值表
附表6 检验平均数差数的q值表
附表6 检验平均数差数的q值表
附表7 相关系数的ra值表
附表8 二项分布累积概率表
附表9 游程总数检验表
附表9 游程总数检验表
附表10 两个独立样本的秩和检验表
附表11 两个相关样本的秩和检验表
附表12 3个独立样本的秩和检验表
附表13 3～4个相关样本的秩和检验表
附表14 Spearman秩相关系数检验表

主要参考文献
索引

好的，这是一份不包含“生物统计（第3版）”内容的、关于另一本可能存在的、名为《高级数据挖掘与机器学习实践指南》的图书简介，旨在提供一份详尽且内容丰富的描述，同时避免任何提及原书或AI痕迹的表达。 --- 图书简介：《高级数据挖掘与机器学习实践指南》 核心主题与目标读者 本书《高级数据挖掘与机器学习实践指南》是一部面向数据科学家、高级分析师、软件工程师以及致力于将复杂算法应用于实际业务问题的研究人员的深度技术专著。它并非对基础概念的重复介绍，而是聚焦于当前工业界和学术界最前沿、最具挑战性的数据挖掘与机器学习领域的高级技术、优化策略和实战部署经验。 本书的核心目标是弥合理论知识与大规模工业应用之间的鸿沟。我们假设读者已掌握基本的统计学原理、线性代数基础以及至少一门主流编程语言（如Python或R）的数据处理能力。在此基础上，本书将引导读者深入探索如何构建、训练、评估和优化处理非结构化数据、高维稀疏数据以及实时流数据的复杂模型。 第一部分：数据准备与特征工程的再思考 本部分着重于超越传统缺失值填充和基本标准化之外的高级数据预处理技术，尤其关注如何从海量、异构数据集中提取最具预测能力的信号。 1. 高维稀疏数据的处理与表示： 探讨在处理文本数据（如TF-IDF的局限性）、推荐系统矩阵或基因表达数据时，如何有效利用矩阵分解技术（如SVD、NMF）来降低维度，同时保留关键的语义信息。重点介绍核PCA（Kernel PCA）在非线性降维中的应用。 2. 自动化特征工程（AutoML for Features）： 介绍如何利用基于树的模型（如XGBoost、LightGBM）来推断特征重要性，并结合遗传算法或深度学习架构（如Wide & Deep模型中的特征交叉层）来自动发现潜在的交互特征。深入分析特征哈希（Feature Hashing）在内存受限环境下的应用与陷阱。 3. 时间序列的深度特征提取： 针对金融、物联网（IoT）和传感器数据，不再满足于简单的滞后特征。我们将详细介绍基于小波变换（Wavelet Transforms）和经验模态分解（EMD）来提取时间序列的多尺度特征，并讨论如何将这些特征向量化以供深度模型使用。 第二部分：深度学习架构的精细调优与部署 本部分将数据科学的焦点转向当前主流的深度学习范式，强调模型选择、训练稳定性和实际部署的工程化挑战。 4. Transformer架构的深度解析与定制： 在自然语言处理（NLP）领域，本书超越了对BERT或GPT基础结构的简单介绍。我们将深入探讨自注意力机制（Self-Attention）的计算效率优化、多头注意力（Multi-Head Attention）的正则化效果，并提供如何在特定领域（如法律文书或医学报告）进行有效迁移学习和领域适应（Domain Adaptation）的实战案例。 5. 图神经网络（GNNs）的建模范式： 针对社交网络、分子结构和知识图谱等非欧几里得数据，本书系统地介绍了GCN、GraphSAGE、GAT等核心算法。重点讨论如何处理异构图（Heterogeneous Graphs）中的关系建模，以及在面对大规模图数据时，如何设计高效的采样策略（如Neighbor Sampling）。 6. 模型鲁棒性与对抗性攻击防御： 现代模型部署的瓶颈往往在于其脆弱性。本章详细介绍了对抗性样本的生成方法（如FGSM、PGD），并着重于防御策略，包括梯度掩码、模型蒸馏（Knowledge Distillation）到更鲁棒的“教师”模型，以及对抗性训练的实施流程。 第三部分：可解释性、因果推断与模型生命周期管理 数据科学的成熟标志着从追求单纯的预测精度转向追求决策的可靠性、透明度和长期价值。 7. 后解释性分析（Post-hoc Explainability）： 详细阐述了当前最流行的黑箱模型解释技术。LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）将进行深入的理论推导和性能比较。特别关注在时间序列和高维特征空间中应用这些工具时需要注意的偏差和局限性。 8. 从相关性到因果推断： 区别于传统机器学习的预测性，本章引入了因果推断的统计学框架，主要侧重于处理观察性数据中的混杂因子。将介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、双重稳健估计器（Doubly Robust Estimation）以及最近发展的因果发现算法，旨在帮助读者设计更具决策指导意义的实验和分析。 9. MLOps：模型部署与持续监控： 理论模型必须落地才能产生价值。本部分提供了关于生产级ML系统构建的蓝图。内容涵盖模型序列化（如ONNX标准）、容器化部署（Docker/Kubernetes）、实时推理延迟优化，以及如何构建数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的自动检测警报系统，确保模型在生产环境中的长期性能稳定。 结语 《高级数据挖掘与机器学习实践指南》旨在成为一本操作手册而非教科书。每一章节都穿插了大量的Python代码片段（基于最新的科学计算库，如PyTorch Lightning, Scikit-learn, Dask等）和真实的工业级案例研究，确保读者不仅理解“为什么”，更能掌握“如何做”。本书提供的是一套面向未来的工具箱，助力从业者驾驭日益复杂的数据科学前沿挑战。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本《生物统计（第3版）》真是太让我惊喜了！我一直对统计学在生物学研究中的应用感到好奇，但又觉得它门槛很高，不知从何下手。这本教材正好填补了我的空白。它从最基础的概念讲起，循序渐进，不会让人感到突兀。作者的语言非常生动有趣，常常会用一些贴近生活或者生物学实际的例子来解释抽象的统计概念，让我觉得统计学不再是枯燥的数字游戏，而是解决实际问题的有力工具。尤其是书中关于数据可视化和图表解读的部分，我学到了很多非常实用的技巧，对于我理解和呈现研究结果大有裨益。而且，它还介绍了许多常用的生物统计软件操作，虽然我还没来得及全部实践，但光看这些介绍就已经让我跃跃欲试了，感觉掌握了这些工具，我未来在生物学研究中就能更加游刃有余。这本书不仅仅是理论的堆砌，更注重实践指导，这对于我这样的初学者来说，是再好不过的了。我强烈推荐给所有对生物统计感兴趣，或者需要在这方面有所提升的同学和研究者。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的出版绝对是生物统计领域的一件大事。《生物统计（第3版）》在保持前几版精髓的基础上，又有了不少令人耳目一新的更新。我尤其欣赏它在“现代生物统计学”这一章节中，对新兴统计方法，比如机器学习在生物学中的应用，以及大数据分析的介绍。这反映了作者紧跟时代步伐，并且具有前瞻性的眼光。在这些章节中，作者并没有停留在概念层面，而是对这些方法的原理、适用条件以及潜在的局限性都进行了深入的探讨，并且提供了一些前沿的研究案例，这对于我了解生物统计学未来的发展趋势非常有帮助。另外，本书在参考文献的引用上也做得非常规范，我从中找到了不少非常有价值的原始文献，这对于我进行更深入的研究提供了宝贵的线索。总的来说，这本书不仅是一本教材，更是一份宝贵的学术资源。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物统计（第3版）》的结构设计真是巧妙。一开始，它就如同一个引人入胜的故事开端，逐步引导读者进入生物统计的世界。每一章的开始，都会用一个生动的问题或者一个实际的研究场景来引入本章的主题，然后逐层深入地讲解相关的统计概念和方法。我特别喜欢它在讲解基础概念时，那种娓娓道来的叙述方式，感觉就像一位经验丰富的老师在耐心解答我的疑问。而且，书中的插图和图表也做得非常精美，它们不仅仅是为了美观，更是为了清晰地传达信息，很多时候，一个精心设计的图表比长篇大论更能帮助我理解复杂的统计关系。我还注意到，在每一章节的末尾，都附有大量的练习题，这些题目难度适中，覆盖面广，既有巩固基础的，也有启发思考的，这对于我来说，是检验学习效果和加深理解的绝佳途径。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的生物学研究者，我对统计学有着深入的需求，而《生物统计（第3版）》这本书，可以说是我近几年来读到的最令人印象深刻的专业书籍之一。它在理论深度和应用广度上都做得相当出色。书中对于一些高级的统计模型，比如生存分析、方差分析以及回归分析的深入探讨，都极具价值。我尤其欣赏作者在解释这些复杂模型时，并没有回避其背后的数学原理，但同时又用清晰的逻辑和丰富的实例进行阐释，使得即使是对于数学基础稍弱的读者，也能逐步理解其精髓。书中的案例分析环节更是亮点，作者选取了大量具有代表性的生物学研究数据，并详细讲解了如何运用书中介绍的统计方法进行分析，这对于我这样的研究者来说，提供了宝贵的参考和借鉴。更让我欣喜的是，这本书并没有止步于理论，而是对如何选择合适的统计方法、如何规避常见的统计陷阱以及如何正确解读统计结果都给出了详尽的指导，这对于提高研究的严谨性和可靠性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的博士研究生，面临着大量的实验数据分析任务，《生物统计（第3版）》这本书对我来说，简直就是及时雨。这本书的实操性非常强，书中详细介绍了如何使用R、SAS等主流统计软件进行生物统计分析。我尤其看重的是它对软件操作的详细步骤和代码示例的提供，这大大降低了学习门槛。我按照书中的指导，一步步地操作，很快就掌握了数据导入、清洗、可视化以及进行各种统计检验的方法。这不仅节省了我大量摸索的时间，也让我能够更专注于实验设计和结果的解读。书中还提供了一些高级分析的示例，例如因子分析、聚类分析等，这些对于我的论文研究非常有启发性，让我看到了解决复杂数据问题的多种可能性。总而言之，这是一本集理论与实践于一体的优秀教材，强烈推荐给所有需要进行数据分析的研究生和科研人员。