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第一部分　资料的基本特征分析8

第一章　资料的获取与整理9

第一节　有效数字9

第二节　资料的检查与核对10

第三节　资料的分类11

第四节　资料的整理方法12

第二章　概率与正态分布19

第一节　事件与概率19

第二节　正态分布20

第一节　反映总体集中趋势的统计量26

第三章　总体特征数测定26

第二节　反映总体离散程度的统计量32

第二部分　统计比较39

第四章　显著性检验的基础理论40

第一节　显著性检验的基本原理40

第二节　显著性检验的基本步骤41

第三节　单尾检验与双尾检验42

第四节　两类统计错误42

第一节　t分布与t检验45

第五章　两均数差异的统计比较45

第二节 与已知总体均数差异的显著性检验46

第三节　两样本所在总体均数间差异的显著性检验48

第四节　总体均数的置信区间53

第五节　样本含量的估计55

第六章　多个均数差异的统计比较59

第一节　方差分析的基本原理59

第二节　F分布与F检验61

第三节　多重比较64

第四节　处理均数的独立分组比较70

第五节　方差分析的基本假定及数据转换74

第七章　试验设计资料的方差分析80

第一节　试验设计简介80

第二节　单因素试验设计资料的方差分析82

第三节　两因素试验设计资料的方差分析98

第四节　正交设计资料的方差分析109

第八章　计数资料的统计比较117

第一节　相对数分析117

第二节　二项分布119

第三节　两属性率差异的显著性检验121

第四节　X2检验126

第三部分　相关与回归分析141

第九章　简单直线相关与回归分析143

第一节　简单直线相关分析143

第二节　简单直线回归分析150

第三节　简单直线相关与回归的关系159

第四节　简单相关和简单回归的应用160

第一节　多元线性回归分析162

第十章　多元线性回归与相关分析162

第二节　多元线性相关分析175

第三节 自变量作用程度分析179

第十一章 曲线回归分析183

第一节　可直线化曲线方程的拟合183

第二节　多项式回归方程的拟合189

第三节　曲线拟合效果的评价191

第四部分　统计比较与回归分析的结合与统一194

第十二章　协方差分析195

第一节　一元协方差分析195

第二节　二元协方差分析207

第十三章 回归分析与方差分析的统一213

第一节　有关线性模型的基本知识213

第二节　方差分析模型是一种特殊的线性模型214

第三节　效应的最小二乘分析218

第四节　方差组分估计223

思考与习题227

《生物统计学》名词术语汉英对照表241

附表1．标准正态分布密度函数表245

附表2．标准正态分布函数表246

附表3．正态离差uα值表（两尾）248

附表4．理论t值表（两尾）249

附表5．5％（上）和1％（下）理论F值表（一尾）250

附表6．5％（上）和1％（下）理论SSR值表（两尾）256

附表7．5％理论q值表（两尾）258

附表8．1％理论q值表（两尾）259

附表9．理论X2值表（一尾）260

附表10．r与R 5％和1％的理论值表261

附表11．常用正交设计表262

参考文献267