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第一章 绪论1

1.1 统计学简史与定义1

1.2 统计学的几个基本概念1

1.2.1 必然事件与随机事件1

1.2.2 频率与概率2

1.2.3 总体与样本3

1.2.4 观测值的特征——集中位置与离散程度4

习题10

第二章 描述统计11

2.1 数据图解的重要性及分类11

2.2 频数或频率的图解13

2.3 变量关系的标绘图17

习题19

第三章 概率论基础21

3.1 先验概率与后验概率21

3.1.1 先验概率21

3.1.2 后验概率22

3.2 实验、样本点、点集与样本空间23

3.3 事件的方式数——排列与组合24

3.4 事件的基本关系25

3.5 概率计算28

3.5.1 概率公理和计算规则28

3.5.2 概率计算的系统30

习题32

第四章 概率分布33

4.1 随机变量与概率分布的类型33

4.1.1 随机变量33

4.1.2 离散型和连续型随机变量33

4.1.3 期望和期望方差35

4.2 离散型分布36

4.2.1 二项分布36

4.2.2 泊松分布41

4.2.3 超几何分布43

4.3 连续型分布45

4.3.1 正态分布45

4.3.2 三种重要的检验分布51

4.3.3 其他两类连续型概率分布55

习题58

第五章 数据的误差叠加与处理59

5.1 误差及其种类59

5.1.1 系统误差60

5.1.2 随机误差61

5.1.3 准确与精密62

5.2 观测误差对计算结果的影响63

5.2.1 系统误差对计算结果的影响63

5.2.2 随机误差对计算结果的影响64

5.3 有效数字与计算规则72

5.3.1 有效数字72

5.3.2 计算规则73

5.4 数据的编码变换76

5.4.1 原点的变换76

5.4.2 单位的变换77

5.4.3 原点和单位的同时变换77

5.5 逸出值的检验78

习题80

第六章 取样82

6.1 随机取样与随机数表82

6.2 分层取样84

6.3 系统取样85

6.4 散装物取样85

6.5 验收取样87

6.6 取样误差与分析误差的叠加89

6.7 集束取样89

习题91

第七章 统计推断之一——统计估计92

7.1 统计估计的种类92

7.1.1 点估计92

7.1.2 区间估计93

7.2 与均值有关的统计估计93

7.2.1 一个均值的置信区间93

7.3 与方差有关的统计估计95

7.3.1 一个方差的置信区间95

7.3.2 两个方差的比较96

7.4 与比率有关的统计估计98

7.4.1 二元总体分数p的估计98

7.4.2 二元总体分数p1和p2差值的置信区间99

7.5 置信区间、容许区间和预测区间100

7.5.1 置信区间100

7.5.2 容许区间102

7.5.3 预测区间103

习题104

第八章 统计推断之二——假设检验106

8.1 引子106

8.2 假设检验的两类错误109

8.3 假设检验的一般步骤110

8.4 一个总体均值的参数和非参数检验——Z检验、t检验、符号检验和Wilcoxon添号秩次检验111

8.4.1 σ2已知时对μ的参数检验法111

8.4.2 σ2未知时对μ的参数检验法112

8.4.3 总体均值μ的非参数检验法114

8.5 两个总体均值的参数和非参数比较——Z检验、t检验和Wilcoxon秩和检验118

8.5.1 两个总体均值的参数检验法119

8.5.2 Wilcoxon秩和检验121

8.5.3 成对观测的参数检验法122

8.6 比率的Z检验123

8.6.1 一个比率的检验124

8.6.2 两个比率的比较124

8.7 x2检验125

8.7.1 方差的x2检验125

8.7.2 拟合优度的x2检验126

8.7.3 比率的x2检验129

8.7.4 列联表130

8.7.5 多组观测值方差齐性的x2检验——Bartlett检验法131

8.8 F检验132

习题133

第九章 方差分析136

9.1 方差分析的必要性和方差的加和性136

9.2 单向方差分析139

9.2.1 完全随机化设计139

9.2.2 多重比较方法142

9.2.3 样本容量和模型效应不同的单因素方差分析144

9.3 双向方差分析146

9.3.1 不同片剂处方溶出度的比较——双向ANOVA中的随机模型和固定模型147

9.3.2 有重复数据的双向方差分析150

习题152

第十章 回归和相关155

10.1 简单线性回归155

10.1.1 参数估计156

10.1.2 区间估计162

10.1.3 简单线性回归中的假设检验170

10.1.4 逆预测170

10.1.5 简单线性回归中的方差分析172

10.2 相关分析173

10.2.1 相关系数174

10.2.2 相关系数的假设检验——零相关的检验176

10.3 一元非线性回归177

10.4 多元线性回归178

10.5 逐步回归180

习题181

第十一章 控制图184

11.1 引言184

11.2 控制图的制作184

11.2.1 统计控制184

11.2.2 两类常用控制图的制作185

11.3 控制图的应用192

习题195

第十二章 实验设计197

12.1 基本知识和基本原理197

12.1.1 实验设计的必要性与其基本内容197

12.1.2 优秀实验设计的必要条件197

12.1.3 实验设计的基本原理198

12.1.4 实验设计的分类199

12.1.5 样本容量的估计201

12.2 药学研究中几种常用的实验设计202

12.2.1 平行设计202

12.2.2 交替设计205

12.2.3 裂区设计210

12.3 析因设计215

12.3.1 定义和优点215

12.3.2 两个说明析因设计的简单设想实验216

12.3.3 一个说明析因设计的药物化学合成研究218

12.3.4 析因实验的标志法和对其进行的建议220

12.4 正交试验法222

12.4.1 正交表222

12.4.2 正交表在多因素实验中的应用224

习题228

第十三章 现代多元统计介绍230

13.1 多元正态分布230

13.1.1 多元概率分布的特征230

13.1.2 多元正态分布232

13.2 主成分分析233

13.3 判别分析235

13.4 聚类分析238

13.4.1 距离和相似系数239

13.4.2 聚类方法239

13.5 二次响应面回归241

习题244

附表246

附录 中心极限定理260

后记261

参考文献262