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第一章 绪论 1

第一节 生物统计在动物科学研究中的作用 1

一、提供试验或调查设计的方法 1

二、提供整理、分析资料的方法 2

第二节 生物统计常用术语 2

一、总体与样本 3

二、参数与统计数 3

三、准确性与精确性 4

四、随机误差与系统误差 4

第三节 统计学发展概况 5

一、古典记录统计学 5

二、近代描述统计学 6

三、现代推断统计学 8

四、统计学在中国的传播 10

习题 11

第二章 资料的整理 12

第一节 资料的分类 12

一、数量性状资料 12

二、质量性状资料 12

三、半定量（等级）资料 13

第二节 资料的整理 13

一、资料的检查与核对 13

二、资料的整理方法 14

第三节 常用统计表与统计图 18

一、统计表 18

二、统计图 19

习题 22

第三章 资料的统计描述 24

第一节 平均数 24

一、算术平均数 24

二、中位数 26

三、几何平均数 27

四、众数 28

五、调和平均数 28

第二节 标准差 29

一、标准差的意义 29

二、标准差的计算方法 31

三、标准差的特性 32

第三节 变异系数 32

习题 33

第四章 常用概率分布 34

第一节 事件与概率 34

一、事件 34

二、概率 35

三、小概率事件实际不可能性原理 37

第二节 概率分布 37

一、随机变量 37

二、离散型随机变量的概率分布 38

三、连续型随机变量的概率分布 38

第三节 正态分布 39

一、正态分布的定义及其特征 40

二、标准正态分布 41

三、正态分布的概率计算 41

第四节 二项分布 45

一、贝努利试验及其概率公式 45

二、二项分布的定义及性质 46

三、二项分布的概率计算及应用条件 47

四、二项分布的平均数与标准差 48

第五节 波松分布 49

一、波松分布的定义 49

二、波松分布的概率计算 50

第六节 样本平均数的抽样分布 51

一、样本平均数的抽样分布 52

二、标准误 54

第七节 t分布 55

习题 56

第五章 假设检验 58

第一节 假设检验的基本原理 58

一、假设检验的意义 58

二、假设检验的基本步骤 60

三、显著水平与两种类型的错误 61

四、两尾检验与一尾检验 63

五、假设检验应注意的问题 65

第二节 单个样本平均数的假设检验 66

第三节 两个样本平均数的假设检验 67

一、非配对设计两个样本平均数的假设检验 67

二、配对设计两个样本平均数的假设检验 70

第四节 百分数资料的假设检验 72

一、单个样本百分数的假设检验 73

二、两个样本百分数的假设检验 74

第五节 总体参数的区间估计 75

一、正态总体平均数μ的置信区间 76

二、二项总体百分数p的置信区间 77

习题 77

第六章 方差分析 79

第一节 方差分析的基本原理与步骤 80

一、线性模型与基本假定 80

二、平方和与自由度的分解 82

三、期望均方 84

四、F分布与F检验 85

五、多重比较 87

六、单一自由度的正交比较 92

第二节 单因素试验资料的方差分析 96

一、各处理重复数相等的方差分析 96

二、各处理重复数不等的方差分析 98

第三节 两因素试验资料的方差分析 101

一、两因素交叉分组试验资料的方差分析 101

二、系统分组资料的方差分析 115

第四节 方差分析的数学模型与期望均方 122

一、数学模型 122

二、期望均方 123

三、方差分量的估计 126

第五节 数据转换 127

习题 131

第七章 次数资料分析—x2检验 136

第一节 统计数x2与x2分布 136

一、统计数x2的意义 136

二、x2分布 137

三、x2的连续性矫正 138

第二节 适合性检验 138

一、适合性检验的意义 138

二、适合性检验的方法 139

三、分割x2检验 140

四、资料分布类型的适合性检验 142

第三节 独立性检验 146

一、独立性检验的意义 146

二、独立性检验的方法 146

第四节 方差同质性检验 153

习题 154

第八章 直线回归与相关 156

第一节 直线回归 157

一、直线回归方程的建立 157

二、直线回归的假设检验 160

三、直线回归的区间估计 163

第二节 直线相关 165

一、决定系数和相关系数 165

二、相关系数的计算 166

三、相关系数的假设检验 167

四、相关系数与回归系数的关系 167

五、应用直线回归与相关的注意事项 168

第三节 曲线回归 169

一、曲线回归分析概述 169

二、能直线化的曲线类型 169

习题 175

第九章 多元线性回归与多项式回归 176

第一节 多元线性回归分析 176

一、多元线性回归方程的建立 176

二、多元线性回归的假设检验 180

第二节 复相关分析 188

一、复相关的概念及意义 188

二、复相关系数的假设检验 189

第三节 偏相关分析 190

一、偏相关系数的意义与计算 190

二、偏相关系数的假设检验 192

第四节 多项式回归 195

一、多项式回归的概念 195

二、多项式回归分析的一般方法 195

三、一元二次多项式回归分析 195

习题 198

第十章 协方差分析 200

第一节 协方差分析的意义与功用 200

一、协方差分析的意义 200

二、协方差分析的功用 200

第二节 单因素试验资料的协方差分析 201

习题 210

第十一章 非参数检验 211

第一节 符号检验 211

一、配对资料的符号检验 211

二、样本中位数与总体中位数比较的符号检验 212

第二节 秩和检验 213

一、配对试验资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法） 214

二、非配对试验资料的秩和检验（Wilcoxon非配对法） 215

三、多个样本比较的秩和检验（Kruskal-Wallis法，H法） 216

四、多个样本两两比较的秩和检验（Nemenyi-Wilcoxson-Wilcox法） 218

第三节 等级相关分析 220

习题 223

第十二章 试验设计 225

第一节 动物试验概述 225

一、动物试验的任务 225

二、动物试验的特点 225

三、动物试验的要求 226

第二节 动物试验计划 227

一、试验计划的内容及要求 227

二、试验方案的拟定 228

第三节 试验设计的基本原则 230

第四节 完全随机设计 231

一、完全随机设计方法 232

二、完全随机设计试验结果的统计分析 233

三、完全随机设计的优缺点 233

第五节 随机单位组设计 234

一、随机单位组设计方法 234

二、随机单位组设计试验结果的统计分析 235

三、随机单位组设计的优缺点 238

第六节 拉丁方设计 238

一、拉丁方简介 238

二、拉丁方设计方法 239

三、拉丁方设计试验结果的统计分析 241

四、拉丁方设计的优缺点 243

第七节 交叉设计 244

一、2×2交叉设计试验结果的分析方法 244

二、2×3交叉设计试验结果的分析方法 246

三、交叉设计的优缺点及注意事项 248

第八节 正交设计 248

一、正交设计的概念及原理 249

二、正交表及其特性 250

三、正交设计方法 251

四、正交设计试验结果的统计分析 253

五、因素间有交互作用的正交设计与分析 259

第九节 调查设计 262

第十节 样本含量的确定 264

一、调查研究中样本含量的确定 265

二、试验研究中重复数的确定 266

习题 268

附录 常用生物统计方法的SAS程序 270

附表1 正态分布表 294

附表2 正态分布的两侧分位数μα值表 297

附表3 t值表（两尾） 297

附表4 F值表（方差分析用） 299

附表5 q值表（方差分析用） 304

附表6 SSR值表 306

附表7 x2值表（一尾） 307

附表8 r与R临界值表 309

附表9 符号检验用K临界值表 310

附表10 （1）符号秩和检验用T临界值表 311

附表10 （2）秩和检验用T临界值表 311

附表10 （3）秩和检验用H临界值表 312

附表11 等级相关系数rs临界值表 313

附表12 随机数字表（Ⅰ） 314

附表12 随机数字表（Ⅱ） 316

附表13 常用正交表 317

汉英名词对照表 322

主要参考文献 325