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醫藥數理統計(本科中醫藥類/中藥學)(簡體書)
  • 醫藥數理統計(本科中醫藥類/中藥學)(簡體書)

  • ISBN13:9787117158077
  • 出版社:人民衛生出版社
  • 裝訂:平裝
  • 出版日:2017/10/11
人民幣定價:29元
定  價:NT$174元
優惠價: 87151
可得紅利積點:4 點

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目次

書摘/試閱

《衛生部"十二五"規劃教材?全國高等中醫藥院校教材?全國高等醫藥教材建設研究會規劃教材:醫藥數理統計(供中藥學專業用)》是以概率論為基礎,研究隨機現象數量規律的一門學科。其中的方法廣泛應用於自然科學、社會科學等各方面。隨著醫藥事業的不斷發展,定量研究的不斷深入,它已成為這一領域一種必需的工具,從而使醫藥數理統計成為醫藥專業的一門重要基礎課。為了適應高等教育快速發展的需要,滿足大眾化教育對學生素質的要求,體現統計方法在醫藥研究方面的新成果,《衛生部"十二五"規劃教材?全國高等中醫藥院校教材?全國高等醫藥教材建設研究會規劃教材:醫藥數理統計(供中藥學專業用)》本著夯實數理統計基礎、減少理論推導和證明、注重統計方法的應用、加強統計軟件作用。
第一章事件與概率
第一節隨機事件及其運算
一、隨機事件
二、事件之間的關系及運算
第二節事件的概率
一、頻率與統計概率
二、古典概率
第三節概率的基本運演算法則
一、概率的加法定理
二、條件概率和乘法定理
第四節全概率與逆概率公式
一、全概率公式
二、逆概率公式(貝葉斯公式)
第二章隨機變量的概率分佈與數字特徵
第一節離散型隨機變量的概率分佈
一、隨機變量
二、離散型隨機變量的概率函數
三、離散型隨機變量的分佈函數
四、常見的離散型隨機變量的概率分佈
第二節連續型隨機變量的概率分佈
一、連續型隨機變量的概率分佈
二、正態分佈(高斯分佈)
三、其他常見的連續型變量的分佈
第三節隨機變量數字特徵
一、均數(數學期望)
二、方差和標準差
三、變異系數
第四節三種重要分佈關系
一、二項分佈的泊松近似
二、二項分佈的正態近似
三、泊松分佈的正態近似
第五節大數定理和中心極限定理
一、切比雪夫不等式
二、大數定理
三、中心極限定理
第三章隨機抽樣及抽樣分佈
第一節隨機抽樣
一、總體和個體
二、隨機抽樣
第二節樣本的數字特徵
一、統計量
二、樣本的數字特徵
第三節抽樣分佈
一、正態隨機變量的性質
二、樣本均數的分佈
三、X2分佈
四、t分佈
五、F分佈
第四節樣本分佈圖
第四章連續型隨機變量的參數估計與檢驗
第一節參數估計
一、參數點估計
二、區間估計的概念
三、正態總體均數μ的區間估計
四、正態總體方差σ2的區間估計
第二節假設檢驗原理
一、假設檢驗的基本思想
二、假設檢驗的一般步驟
三、假設檢驗的兩類錯誤
第三節單個正態總體的參數檢驗
一、單個正態總體均數μ的假設檢驗
二、單個正態總體方差σ2的假設檢驗
第四節兩個正態總體參數的假設檢驗
一、兩個正態總體的方差齊性檢驗
二、配對比較兩個正態總體均數的檢驗
三、成組比較兩個正態總體均數的檢驗
第五節單側檢驗和假設檢驗的常用方法
一、單側檢驗
二、假設檢驗的常用方法
第五章方差分析
第一節單因素試驗方差分析
一、單因素方差分析實例
二、單因素方差分析的原理與步驟
三、單因素方差分析的計算
第二節兩兩間多重比較的檢驗法
一、q檢驗法(TukeyHSD法)
二、s檢驗法(FisherLSD法)
第三節兩因素試驗的方差分析
一、無重復試驗的兩因素方差分析
二、重復試驗的兩因素方差分析
第六章離散型隨機變量的參數估計與檢驗
第一節總體參數的區間估計
一、二項分佈參數p的置信區間
二、泊松分佈參數A的置信區間
第二節總體率的假設檢驗
一、單個總體率的假設檢驗
二、兩個總體率的假設檢驗
第三節列聯表獨立性檢驗
一、2×2列聯表中獨立性檢驗
二、尺×C列聯表中獨立性檢驗
三、有關列聯表資料的分類及統計方法
第四節參照單位法(Ridit分析)
一、Ridit分析原理
二、樣本與總體比較的Ridit分析
三、兩樣本比較的Ridit分析
第七章非參數檢驗
第一節配對符號秩和檢驗
一、配對比較的符號秩和檢驗
二、樣本中位數與總體中位數比較的符號秩和檢驗
第二節完全隨機設計兩樣本比較的秩和檢驗(Wilcoxon兩樣本比較法)
一、兩組連續型變量的秩和檢驗
二、兩組離散型變量的秩和檢驗
第三節完全隨機設計多個樣本比較的秩和檢驗(H檢驗)
一、多組連續型變量的秩和檢驗
二、多組離散型變量的秩和檢驗
第四節配伍組設計多個樣本比較的秩和檢驗(Friedman秩和檢驗)
第五節兩兩比較的秩和檢驗
一、完全隨機設計多個樣本間的多重比較
二、配伍組設計多個樣本間兩兩比較
第八章相關與回歸
第一節線性相關
一、散點圖
二、相關系數的概念
三、相關系數的檢驗
第二節線性回歸
一、一元線性回歸模型
二、線性回歸方程
三、回歸方程的顯著性檢驗
四、預測與控制
第三節多元線性回歸與一元非線性回歸
一、多元線性回歸
二、一元非線性回歸
第四節概率單位法計算半數致死量
一、半數致死量的意義
二、概率單位法計算半數致死量
第九章正交試驗設計
第一節基本概念
一、因素、水準、指標
二、正交表
第二節用正交表安排試驗
一、等水準試驗
二、不等水準試驗
第三節有交互作用的試驗設計
一、交互作用的試驗設計
二、二水準
三、不等水準
第四節多指標試驗
一、綜合加權評分法
二、綜合平衡法
第五節試驗結果的方差分析法
一、方差分析的基本步驟與格式
二、無重復試驗的方差分析
三、有重復試驗的方差分析
第十章均勻試驗設計
第一節均勻設計表安排試驗
一、均勻設計表
二、均勻設計的特點
三、均勻設計的基本步驟
第二節均勻設計試驗結果的分析
第十一章SPSS統計軟件應用
第一節SPSS概述
一、SPSS簡介
二、SPSS的啟動與退出
三、SPSS視窗介紹
第二節數據文件的建立
一、數據文件的建立
二、變量的屬性及其設置
第三節統計描述
一、頻數分佈分析
二、探索性分析
第四節連續型資料分析
一、單個總體的t檢驗
二、兩個總體配對樣本的t檢驗
三、兩個總體獨立樣本的f檢驗
四、單因素方差分析
五、兩因素試驗的方差分析
第五節離散型資料分析
一、四格表資料分析
二、R×C列聯表資料分析
第六節非參數檢驗
一、兩個相關樣本的非參數檢驗
二、兩個獨立樣本的非參數檢驗
三、多個獨立樣本的非參數檢驗
第七節相關與回歸分析
一、兩變量間相關分析
二、一元線性回歸
第八節正交試驗與均勻試驗設計
一、正交試驗設計的方差分析
二、均勻試驗設計的分析
附表
復習思考題參考答案
主要參考書目


在前二章的學習中,初步掌握了概率論的一些基本知識,會用隨機變量的概率分佈和數字特徵來描述隨機現象。但是,在現實問題中,我們所要研究的對象,它的概率分佈和數字特徵往往是未知的,很難獲得。雖然從理論上說只要對隨機現象進行足夠多次的觀察,我們就可清楚地掌握其統計規律,可現實中受各種因素的制約,例如有些試驗是破壞性的,得到數據的同時對象本身也被破壞,因此不可能做全部的試驗,有些雖然可以觀測,但因為數量龐大也無法一一觀測,所以只能對部分試驗數據進行分析,以此推斷整體的情況,這就是數理統計的主要研究內容,它包括如何收集、整理數據,如何對所得數據進行分析研究,從而推斷所研究對象的性質、特點等。
本章介紹總體、隨機樣本及統計量等基本概念,著重介紹幾個常用統計量及抽樣分佈,並給出一些樣本分佈圖。
第一節隨機抽樣
一、總體和個體
在數理統計中,將所研究對象的全體稱為總體,這個總體實際是指試驗中全部可能的觀測值,這些值可以是有限個,也可以是無限個,每一個可能的觀測值稱為個體。例如研究在某一工藝條件下生產的一批中成藥的藥物含量,若這批中成藥共有1000份,則所形成的總體中共有1000個可能的觀測值,而每一份中成藥的藥物含量是一個可能的觀測值,即為個體。總體中的每一個個體是隨機試驗的一個觀測值,因此可以看成是某一隨機變量X的值,這樣一個隨機變量就對應一個總體,對總體的研究就是對隨機變量X的研究,由於隨機變量是用概率分佈F(x)來描述,所以若X具有分佈函數F(x),則稱這一總體是具有分佈函數F(x)的總體。
二、隨機抽樣
在概率論的研究中,隨機變量所服從的分佈及其參數總是已知的,而在實際問題中,總體的分佈一般是未知的,或雖然知道它的分佈,但其中包含的參數是未知的。可以通過從總體中抽取一部分個體,根據獲得的數據來推斷總體分佈,這樣就得到樣本的概念。
定義3.1 在一個總體X中抽取n個個體X1,X2,…,xn,這n個個體組成的集合稱為總體X的一個樣本,樣本所含個體的數目n稱為樣本容量或樣本大小。
由於X1,X2,…,Xn是從總體X中抽取的,可以看成是n個隨機變量,但在一次抽取後,它們是一組具體的數值,記為x1,x2,…,xn,稱為樣本值。一般情況下,每次抽取的這組數值都是不同的,所以x1,x2,…,xn有時是指某一次的抽樣值,有時也可表示一次抽出的可能結果,即表示n個隨機變量。

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