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醫藥應用數理統計(第二版) 版權信息
- ISBN：9787564114701
- 條形碼：9787564114701 ; 978-7-5641-1470-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
醫藥應用數理統計(第二版) 本書特色
本書在充分注意系統性和可接受性的同時，突出其實際應用性，對醫藥領域中常用的統計方法都配有SAS應用實例。考慮到本課程是研究隨機現象，在學習方法上與高等數學等課程有所不同，初學者會感到不習慣，認為這門課程很難學，編者專門編寫自學輔導部分，介紹一些行之有效的學習方法供讀者參考。全書共分8個章節，含基礎概論和常用統計方法兩部分內容。具體包括統計資料的描述、隨機事件的概率及其計算、隨機變量的分布和數字特征、抽樣分布和參數估計、假設檢驗、相關分析與回歸分析、試驗設計等。其中以介紹統計方法的應用為主，注意講明各種方法的背景、應用條件及實際意義。
醫藥應用數理統計(第二版) 內容簡介
本書針對醫藥院校學生的專業特點，深入淺出地介紹了概率和數理統計的基本內容。考慮到實用性，書中對醫藥領域中常用的統計方法如均勻設計等都配有SAS應用實例。為幫助讀者學習，編寫了與教學內容配套的自學輔導部分，并介紹了一些行之有效的學習方法。
本書可作醫藥院校各專業少學時的學生教材，尤其適用于醫藥衛生工作者自學。
醫藥應用數理統計(第二版) 目錄
**章 統計資料的描述
**節 統計資料的整理
第二節 集中趨勢的測度
第三節 離散程度的測度
習題
第二章 隨機事件的概率及其計算
**節 隨機事件的概率
第二節 概率的加法公式
第三節 概率的乘法公式
第四節 獨立重復試驗概型
習題二
第三章 隨機變量的分布和數字特征
**節 隨機變量及其分布
第二節 隨機變量的數字特征
第三節 幾種重要的隨機變量分布
第四節 概率紙的應用
習題三
第四章 抽樣分布和參數估計
**節 抽樣分布
第二節 點估計與區間估計
第三節 正態總體參數的區間估計
第四節 二項分布和泊松分布參數的區問估計
習題四
第五章 假設檢驗
**節 假設檢驗的基本概念
第二節 單個正態總體的假設檢驗
第三節 兩個正態總體的假設檢驗
第四節 非正態總體的假設檢驗
第五節 分布擬合檢驗
第六節 非參數檢驗
習題五
第六章 相關分析與回歸分析
**節 相關分析
第二節 一元線性回歸
第三節 關于回歸的兩個推廣
第四節 ED50或LD50估計的概率單位法
習題六
第七章 試驗設計
**節 試驗設計的基本原則
第二節 平行設計與交叉設計
第三節 正交設計
第四節 均勻設計
習題七
第八章 SAS統計分析簡介
**節 SAS的使用方法
第二節 SAS的常用命令和語句
第三節 SAS的顯示管理系統
第四節 常用藥學統計分析舉例
自學輔導
自測題（一）
自測題（二）
教學日歷
習題答案
附表
參考文獻
**節 統計資料的整理
第二節 集中趨勢的測度
第三節 離散程度的測度
習題
第二章 隨機事件的概率及其計算
**節 隨機事件的概率
第二節 概率的加法公式
第三節 概率的乘法公式
第四節 獨立重復試驗概型
習題二
第三章 隨機變量的分布和數字特征
**節 隨機變量及其分布
第二節 隨機變量的數字特征
第三節 幾種重要的隨機變量分布
第四節 概率紙的應用
習題三
第四章 抽樣分布和參數估計
**節 抽樣分布
第二節 點估計與區間估計
第三節 正態總體參數的區間估計
第四節 二項分布和泊松分布參數的區問估計
習題四
第五章 假設檢驗
**節 假設檢驗的基本概念
第二節 單個正態總體的假設檢驗
第三節 兩個正態總體的假設檢驗
第四節 非正態總體的假設檢驗
第五節 分布擬合檢驗
第六節 非參數檢驗
習題五
第六章 相關分析與回歸分析
**節 相關分析
第二節 一元線性回歸
第三節 關于回歸的兩個推廣
第四節 ED50或LD50估計的概率單位法
習題六
第七章 試驗設計
**節 試驗設計的基本原則
第二節 平行設計與交叉設計
第三節 正交設計
第四節 均勻設計
習題七
第八章 SAS統計分析簡介
**節 SAS的使用方法
第二節 SAS的常用命令和語句
第三節 SAS的顯示管理系統
第四節 常用藥學統計分析舉例
自學輔導
自測題（一）
自測題（二）
教學日歷
習題答案
附表
參考文獻
展開全部
醫藥應用數理統計(第二版) 節選
**章 統計資料的描述
統計（Statistics）是一門關于數量資料的搜集、整理、分析和解釋的科學，在藥學領域中有著廣泛的應用。藥學工作者和藥政管理人員在新藥研制、藥物鑒定、試驗設計、藥政管理、處方優選等許多方面，面臨著大量的數量資料（Data）有待整理、分析。因此，學習有關的統計知識和接受必要的統計訓練，對指導如何有效利用數據資料進行統計實踐十分有益。
**節 統計資料的整理
一、統計資料的類型
藥學統計數據一般分為計量資料和計數資料，介于其中的還有等級資料，不同類型的資料應采用不同的分析方法。
1．計量資料（Measurement Data）
對每個觀察單位用定量方法測定某項指標量的大小，所得資料稱為計量資料。例如，調查某地12歲男童的身體發育狀況，以人為觀察單位，每個人的身高（cm）、體重（kg）和血壓（mmHg）等；又如，以每個采樣點為觀察單位，測得不同采樣點的二氧化碳濃度（mg/L）等。這類資料一般具有計量單位、各觀察單位的測量值常有量的差異。分析計量資料常用假設檢驗、方差分析等。
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