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生物统计学第五版李春喜课后习题

第一章绪论

1.1生物统计学的定义和目的

生物统计学是研究生物学领域中数据的收集、整理、分析

和解释的一门学科。其目的是通过数据分析来揭示生物学的规

律和特征。

1.2生物统计学的应用领域

生物统计学广泛应用于生物医学研究、流行病学调查、遗

传学研究、环境科学研究等领域。通过统计学方法可以更好地

理解和解释生物现象，为科学研究提供有力的支持。

1.3生物统计学的基本概念

在生物统计学中，我们需要了解一些基本概念，如样本、

总体、参数、变量等。样本是从总体中取出的一部分个体或观

测。总体是我们想要研究的整体。参数是描述总体特征的数字。

而变量是指我们想要观察或测量的特征。

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第二章数据的收集

2.1数据的来源

数据可以从多个渠道收集，包括实验研究、调查问卷、观

测记录等。在收集数据时，我们需要设计合适的实验方案或调

查问卷，以确保数据的准确性和可靠性。

2.2数据的处理和整理

收集到的数据需要进行处理和整理，以便后续的分析。处

理数据通常包括数据清洗、去除异常值、变量的转换等步骤。

整理数据则是将数据进行分类和整合，便于后续的统计分析。

2.3数据的质量控制

在数据收集过程中，我们需要关注数据的质量控制。这包

括确保数据的准确性、可靠性和一致性。通过合理的设计实验

和严格的数据管理，可以最大程度地减少数据质量问题。

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第三章描述统计学

3.1数据的图形展示

描述统计学通过图形展示数据的分布和特征。常用的图形

包括直方图、箱线图、散点图等。这些图形可以帮助我们更直

观地了解数据。

3.2数据的概括统计

概括统计是对数据进行数值描述的方法，包括均值、中位

数、标准差等。这些统计量可以提供关于数据的集中趋势和离

散程度的信息。

3.3数据的相关性分析

通过相关性分析，我们可以了解不同变量之间的相关程度。

相关性分析通常用相关系数来度量，常见的有皮尔逊相关系数

和斯皮尔曼相关系数。

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第四章推断统计学

4.1参数估计

参数估计是根据样本数据来估计总体参数的方法。常用的

参数估计方法包括点估计和区间估计。

4.2假设检验

假设检验是用来判断总体参数是否满足某个假设的方法。

假设检验通常包括建立原假设和备择假设、选择显著性水平、

计算检验统计量等步骤。

4.3方差分析

方差分析是用来比较多个总体均值差异的方法。通过方差

分析可以判断不同因素对总体均值的影响程度。

第五章非参数统计学

5.1非参数方法概述

非参数统计学是一种不依赖总体分布假设的统计方法。与

参数统计学相比，非参数方法更加灵活，适用于各种不同类型

的数据。

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5.2秩次检验

秩次检验是一种常用的非参数检验方法，特别适用于小样

本数据或不符合正态分布假设的数据。通过将观测值转化为秩

次，可以对样本数据进行比较和推断。

5.3非参数方差分析

非参数方差分析是一种用于比较多个总体均值差异的方法，

适用于不满足方差齐性假设的情况。

第六章生存分析

6.1生存分析的概念

生存分析是研究个体从某个特定时间点出发到达某个事件

的时间的方法。生存分析广泛应用于医学研究、流行病学调查

等领域。

6.2生存函数和生存率

生存函数是反映个体在一定时间段内存活的概率分布函数。

生存率是指生存函数的导数，表示个体在某个特定时间点存活

的概率。

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未知