生物統計（第3版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李仲來，劉來福，程書肖 著，北京師範大學數學科學學院 編

圖書標籤:

• 生物統計
• 統計學
• 醫學統計
• 流行病學
• 生物醫學
• 數據分析
• 統計方法
• 科研方法
• 健康科學
• 第三版

齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303190911

版次：3

商品編碼：11772672

包裝：平裝

叢書名： 新世紀高等學校教材 ， ，

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：304

字數：350000

正文語種：中文

內容簡介

　　《生物統計（第3版）》介紹一些概辛論基本知識，比較係統地介紹處理生物科學觀測數據常用的統計學方法，包括：抽樣、參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸與相關、協方差分析、非參數檢驗，及其所依據的統計學基本原理。《生物統計（第3版）》基本概念清楚，一元統計內容較為全麵，實用性強。各章均配備瞭一定數量的練習題，以利於教學及讀者掌握書中介紹的方法及其基本原理。《生物統計（第3版）》是作者多年教學和實踐的總結，可作為高等學校生命科學學院／生物係的本科生和專科生生物統計課的教材，以及開放大學、農林、醫藥高校生物統計課的教學參考書，也可供有關生物工作者參考。

目錄

第1章 隨機事件與概率
1.1 事件及其運算
1.2 概率及其基本性質
1.3 條件概率與事件的獨立性
1.4 全概率公式與逆概率公式
習題

第2章 隨機變量及其概率分布
2.1 隨機變量
2.2 離散型隨機變量與分布列
2.3 連續型隨機變量與分布密度
2.4 分布函數與隨機變量函數的分布
2.5 隨機嚮量
習題

第3章 隨機變量的數字特徵
3.1 數學期望
3.2 方差
3.3 多維隨機變量的數字特徵
習題

第4章 抽樣
4.1 生物統計簡史
4.2 總體與樣本
4.3 統計量
4.4 大數定律和中心極限定理
4.5 正態分布與生物統計
4.6 數據的分類
4.7 描述統計
習題

第5章 參數估計
5.1 點估計
5.2 抽樣分布
5.3 區間估計
習題

第6章 假設檢驗
6.1 假設檢驗的基本原理
6.2 一個正態總體的假設檢驗
6.3 兩個正態總體的假設檢驗
習題

第7章 方差分析
7.1 單因素方差分析
7.2 多因素方差分析
7.3 生物學試驗的安排及其結果的方差分析
7.4 數據的轉換
習題

第8章 迴歸與相關
8.1 一元綫性迴歸模型
8.2 可以化為直綫的常用一元麯綫迴歸模型
8.3 多元綫性迴歸模型
習題

第9章 非參數檢驗
9.1 順序統計量
9.2 符號檢驗
9.3 兩個獨立樣本的遊程檢驗與秩和檢驗
9.4 兩個相關樣本的符號秩和檢驗
9.5 多個獨立樣本的秩和檢驗
9.6 多個相關樣本的秩和檢驗
9.7 秩相關係數
9.8 分布的擬閤檢驗
9.9 列聯錶的獨立性檢驗
9.10 配對四格列聯錶的檢驗
9.11 種間關聯係數與優勢比
習題

附錶
附錶1 正態分布錶
附錶2 X2 （n）值錶
附錶3 t （n）值錶
附錶4 F分布值F（n1，n2）錶
附錶5 5％和1％SSR值錶
附錶6 檢驗平均數差數的q值錶
附錶6 檢驗平均數差數的q值錶
附錶7 相關係數的ra值錶
附錶8 二項分布纍積概率錶
附錶9 遊程總數檢驗錶
附錶9 遊程總數檢驗錶
附錶10 兩個獨立樣本的秩和檢驗錶
附錶11 兩個相關樣本的秩和檢驗錶
附錶12 3個獨立樣本的秩和檢驗錶
附錶13 3～4個相關樣本的秩和檢驗錶
附錶14 Spearman秩相關係數檢驗錶

主要參考文獻
索引

好的，這是一份不包含“生物統計（第3版）”內容的、關於另一本可能存在的、名為《高級數據挖掘與機器學習實踐指南》的圖書簡介，旨在提供一份詳盡且內容豐富的描述，同時避免任何提及原書或AI痕跡的錶達。 --- 圖書簡介：《高級數據挖掘與機器學習實踐指南》 核心主題與目標讀者 本書《高級數據挖掘與機器學習實踐指南》是一部麵嚮數據科學傢、高級分析師、軟件工程師以及緻力於將復雜算法應用於實際業務問題的研究人員的深度技術專著。它並非對基礎概念的重復介紹，而是聚焦於當前工業界和學術界最前沿、最具挑戰性的數據挖掘與機器學習領域的高級技術、優化策略和實戰部署經驗。 本書的核心目標是彌閤理論知識與大規模工業應用之間的鴻溝。我們假設讀者已掌握基本的統計學原理、綫性代數基礎以及至少一門主流編程語言（如Python或R）的數據處理能力。在此基礎上，本書將引導讀者深入探索如何構建、訓練、評估和優化處理非結構化數據、高維稀疏數據以及實時流數據的復雜模型。 第一部分：數據準備與特徵工程的再思考 本部分著重於超越傳統缺失值填充和基本標準化之外的高級數據預處理技術，尤其關注如何從海量、異構數據集中提取最具預測能力的信號。 1. 高維稀疏數據的處理與錶示： 探討在處理文本數據（如TF-IDF的局限性）、推薦係統矩陣或基因錶達數據時，如何有效利用矩陣分解技術（如SVD、NMF）來降低維度，同時保留關鍵的語義信息。重點介紹核PCA（Kernel PCA）在非綫性降維中的應用。 2. 自動化特徵工程（AutoML for Features）： 介紹如何利用基於樹的模型（如XGBoost、LightGBM）來推斷特徵重要性，並結閤遺傳算法或深度學習架構（如Wide & Deep模型中的特徵交叉層）來自動發現潛在的交互特徵。深入分析特徵哈希（Feature Hashing）在內存受限環境下的應用與陷阱。 3. 時間序列的深度特徵提取： 針對金融、物聯網（IoT）和傳感器數據，不再滿足於簡單的滯後特徵。我們將詳細介紹基於小波變換（Wavelet Transforms）和經驗模態分解（EMD）來提取時間序列的多尺度特徵，並討論如何將這些特徵嚮量化以供深度模型使用。 第二部分：深度學習架構的精細調優與部署 本部分將數據科學的焦點轉嚮當前主流的深度學習範式，強調模型選擇、訓練穩定性和實際部署的工程化挑戰。 4. Transformer架構的深度解析與定製： 在自然語言處理（NLP）領域，本書超越瞭對BERT或GPT基礎結構的簡單介紹。我們將深入探討自注意力機製（Self-Attention）的計算效率優化、多頭注意力（Multi-Head Attention）的正則化效果，並提供如何在特定領域（如法律文書或醫學報告）進行有效遷移學習和領域適應（Domain Adaptation）的實戰案例。 5. 圖神經網絡（GNNs）的建模範式： 針對社交網絡、分子結構和知識圖譜等非歐幾裏得數據，本書係統地介紹瞭GCN、GraphSAGE、GAT等核心算法。重點討論如何處理異構圖（Heterogeneous Graphs）中的關係建模，以及在麵對大規模圖數據時，如何設計高效的采樣策略（如Neighbor Sampling）。 6. 模型魯棒性與對抗性攻擊防禦： 現代模型部署的瓶頸往往在於其脆弱性。本章詳細介紹瞭對抗性樣本的生成方法（如FGSM、PGD），並著重於防禦策略，包括梯度掩碼、模型蒸餾（Knowledge Distillation）到更魯棒的“教師”模型，以及對抗性訓練的實施流程。 第三部分：可解釋性、因果推斷與模型生命周期管理 數據科學的成熟標誌著從追求單純的預測精度轉嚮追求決策的可靠性、透明度和長期價值。 7. 後解釋性分析（Post-hoc Explainability）： 詳細闡述瞭當前最流行的黑箱模型解釋技術。LIME（局部可解釋模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive Explanations）將進行深入的理論推導和性能比較。特彆關注在時間序列和高維特徵空間中應用這些工具時需要注意的偏差和局限性。 8. 從相關性到因果推斷： 區彆於傳統機器學習的預測性，本章引入瞭因果推斷的統計學框架，主要側重於處理觀察性數據中的混雜因子。將介紹傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）、雙重穩健估計器（Doubly Robust Estimation）以及最近發展的因果發現算法，旨在幫助讀者設計更具決策指導意義的實驗和分析。 9. MLOps：模型部署與持續監控： 理論模型必須落地纔能産生價值。本部分提供瞭關於生産級ML係統構建的藍圖。內容涵蓋模型序列化（如ONNX標準）、容器化部署（Docker/Kubernetes）、實時推理延遲優化，以及如何構建數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的自動檢測警報係統，確保模型在生産環境中的長期性能穩定。 結語 《高級數據挖掘與機器學習實踐指南》旨在成為一本操作手冊而非教科書。每一章節都穿插瞭大量的Python代碼片段（基於最新的科學計算庫，如PyTorch Lightning, Scikit-learn, Dask等）和真實的工業級案例研究，確保讀者不僅理解“為什麼”，更能掌握“如何做”。本書提供的是一套麵嚮未來的工具箱，助力從業者駕馭日益復雜的數據科學前沿挑戰。 ---

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的博士研究生，麵臨著大量的實驗數據分析任務，《生物統計（第3版）》這本書對我來說，簡直就是及時雨。這本書的實操性非常強，書中詳細介紹瞭如何使用R、SAS等主流統計軟件進行生物統計分析。我尤其看重的是它對軟件操作的詳細步驟和代碼示例的提供，這大大降低瞭學習門檻。我按照書中的指導，一步步地操作，很快就掌握瞭數據導入、清洗、可視化以及進行各種統計檢驗的方法。這不僅節省瞭我大量摸索的時間，也讓我能夠更專注於實驗設計和結果的解讀。書中還提供瞭一些高級分析的示例，例如因子分析、聚類分析等，這些對於我的論文研究非常有啓發性，讓我看到瞭解決復雜數據問題的多種可能性。總而言之，這是一本集理論與實踐於一體的優秀教材，強烈推薦給所有需要進行數據分析的研究生和科研人員。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的齣版絕對是生物統計領域的一件大事。《生物統計（第3版）》在保持前幾版精髓的基礎上，又有瞭不少令人耳目一新的更新。我尤其欣賞它在“現代生物統計學”這一章節中，對新興統計方法，比如機器學習在生物學中的應用，以及大數據分析的介紹。這反映瞭作者緊跟時代步伐，並且具有前瞻性的眼光。在這些章節中，作者並沒有停留在概念層麵，而是對這些方法的原理、適用條件以及潛在的局限性都進行瞭深入的探討，並且提供瞭一些前沿的研究案例，這對於我瞭解生物統計學未來的發展趨勢非常有幫助。另外，本書在參考文獻的引用上也做得非常規範，我從中找到瞭不少非常有價值的原始文獻，這對於我進行更深入的研究提供瞭寶貴的綫索。總的來說，這本書不僅是一本教材，更是一份寶貴的學術資源。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的生物學研究者，我對統計學有著深入的需求，而《生物統計（第3版）》這本書，可以說是我近幾年來讀到的最令人印象深刻的專業書籍之一。它在理論深度和應用廣度上都做得相當齣色。書中對於一些高級的統計模型，比如生存分析、方差分析以及迴歸分析的深入探討，都極具價值。我尤其欣賞作者在解釋這些復雜模型時，並沒有迴避其背後的數學原理，但同時又用清晰的邏輯和豐富的實例進行闡釋，使得即使是對於數學基礎稍弱的讀者，也能逐步理解其精髓。書中的案例分析環節更是亮點，作者選取瞭大量具有代錶性的生物學研究數據，並詳細講解瞭如何運用書中介紹的統計方法進行分析，這對於我這樣的研究者來說，提供瞭寶貴的參考和藉鑒。更讓我欣喜的是，這本書並沒有止步於理論，而是對如何選擇閤適的統計方法、如何規避常見的統計陷阱以及如何正確解讀統計結果都給齣瞭詳盡的指導，這對於提高研究的嚴謹性和可靠性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本《生物統計（第3版）》真是太讓我驚喜瞭！我一直對統計學在生物學研究中的應用感到好奇，但又覺得它門檻很高，不知從何下手。這本教材正好填補瞭我的空白。它從最基礎的概念講起，循序漸進，不會讓人感到突兀。作者的語言非常生動有趣，常常會用一些貼近生活或者生物學實際的例子來解釋抽象的統計概念，讓我覺得統計學不再是枯燥的數字遊戲，而是解決實際問題的有力工具。尤其是書中關於數據可視化和圖錶解讀的部分，我學到瞭很多非常實用的技巧，對於我理解和呈現研究結果大有裨益。而且，它還介紹瞭許多常用的生物統計軟件操作，雖然我還沒來得及全部實踐，但光看這些介紹就已經讓我躍躍欲試瞭，感覺掌握瞭這些工具，我未來在生物學研究中就能更加遊刃有餘。這本書不僅僅是理論的堆砌，更注重實踐指導，這對於我這樣的初學者來說，是再好不過的瞭。我強烈推薦給所有對生物統計感興趣，或者需要在這方麵有所提升的同學和研究者。

評分☆☆☆☆☆

這本《生物統計（第3版）》的結構設計真是巧妙。一開始，它就如同一個引人入勝的故事開端，逐步引導讀者進入生物統計的世界。每一章的開始，都會用一個生動的問題或者一個實際的研究場景來引入本章的主題，然後逐層深入地講解相關的統計概念和方法。我特彆喜歡它在講解基礎概念時，那種娓娓道來的敘述方式，感覺就像一位經驗豐富的老師在耐心解答我的疑問。而且，書中的插圖和圖錶也做得非常精美，它們不僅僅是為瞭美觀，更是為瞭清晰地傳達信息，很多時候，一個精心設計的圖錶比長篇大論更能幫助我理解復雜的統計關係。我還注意到，在每一章節的末尾，都附有大量的練習題，這些題目難度適中，覆蓋麵廣，既有鞏固基礎的，也有啓發思考的，這對於我來說，是檢驗學習效果和加深理解的絕佳途徑。