普通高等教育“十二五”规划教材·全国高等医药院校规划教材：医药数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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马志庆，周介南 编

图书标签:

• 医药统计
• 数理统计
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• 医学统计
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• 统计学
• 医药
• 教材
• 全国高等医药院校

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030341112

版次：4

商品编码：11009470

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-05-01

用纸：胶版纸

页数：226

正文语种：中文

内容简介

《普通高等教育“十二五”规划教材·全国高等医药院校规划教材：医药数理统计（第4版）》为中国科学院教材建设专家委员会规划教材及全国高等医药院校规划教材，是根据教育部对高等医药院校精品课程教材的要求，由全国16所医药院校长期从事数学教学工作的教师联合对第3版教材再次修改完善、编写而成的第4版教材。全书分9章，内容包括概率论基本知识、统计学重要概念与方法、正交试验设计等内容。《普通高等教育“十二五”规划教材·全国高等医药院校规划教材：医药数理统计（第4版）》的编写既体现了数学学科本身的科学性与系统牲，同时又注重其在医药学科里的应用。全书文字简洁、内容精练、由浅入深。每章后配有习题，同时还有《医药数理统计学习辅导》（第3版）配套使用。《普通高等教育“十二五”规划教材·全国高等医药院校规划教材：医药数理统计（第4版）》可供医药院校各专业各层次的学生使用，也可作为医药工作者学习数理统计的参考书。

内页插图

目录

第4版编写说明
第一章 事件与概率
1-1 随机事件及其运算
1-1.1 随机事件
1-1.2 事件之间的关系及运算
1-2 事件的概率
1-2.1 概率的统计定义
1-2.2 概率的古典定义
1-3 概率的运算
1-3.1 加法定理
1-3.2 条件概率、概率的乘法定理
1-4 全概率与逆概率公式
1-4.1 全概率公式
1-4.2 逆概率公式（贝叶斯公式）
习题一

第二章 随机变量的概率分布与数字特征
2-1 随机变量与离散型随机变量的概率分布
2-1.1 随机变量
2-1.2 离散型随机变量的概率函数
2-1.3 离散型随机变量的分布函数
2-2 常用的离散型随机变量的概率分布
2-2.1 二项分布
2-2.2 泊松分布（稀有事件模型）
2-2.3 其他离散型变量的分布
2-3 连续型随机变量的概率分布
2-3.1 连续型随机变量的概率分布
2-3.2 正态分布（高斯分布）
2-3.3 其他连续型变量的分布
2-4 随机变量的数字特征
2-4.1 均数（数学期望）
2-4.2 方差和标准差
2-4.3 变异系数（相对标准差）
2-5 三种重要分布的渐近关系
2-5.1 三项分布的泊松近似
2-5.2 二项分布的正态近似
2-5.3 泊松分布的正态近似
习题二

第三章 随机抽样和抽样分布
3-1 随机抽样
3-1.1 总体与样本
3-1.2 简单随机抽样
3-2 样本的数字特征
3-2.1 统计量
3-2.2 样本的数字特征
3-3 抽样分布
3-3.1 样本均数的“分布
3-3.2 Xz分布
3-3.3 t分布
3-3.4 F分布
3-4 概率分布的拟合及其应用
3-4.1 经验分布
3-4.2 正态概率分布及应用
3-4.3 对数正态概率分布及应用
3-4.4韦布尔概率分布及应用
习题三

第四章 总体的参数估计
4-1 参数点估计
4-1.1 点估计
4-1.2 正态分布总体参数的点估计
4-1.3 二项分布和泊松分布的点估计
4-2 总体参数的区间估计
4-2.1 区间估计的概念
4-2.2 正态总体均数μ的区间估计
4-2.3 正态总体方差σ2的区间估计
4-3 离散型总体参数的区间估计
4-3.1 二项分布参数p的区间估计
4-3.2 泊松分布参数λ的置信区间
习题四

第五章 总体参数的假设检验
5-1 假设检验的基本思想
5-1.1 问题的提出
5-1.2 假设检验的基本思想
5-1.3 假设检验中的两类错误
5-2 单个正态总体的参数检验
5-2.1 单个正态总体均数μ的假设检验
5-2.2 单个正态总体方差的假设检验
5-3 两个正态总体的参数检验
5-3.1 两个正态总体的方差齐性检验
5-3.2 配对比较两个正态总体均数的检验
5-3.3 成组比较两个正态总体均数的检验
5-4 离散型变量总体参数的假设检验
5-4.1 单个总体率的假设检验
5-4.2 两个总体率的假设检验
5-5 列联表中独立性的检验
5-5.1 2×2列联表（四格表）中的独立性检验
5-5.2 R×C列联表中独立性的检验
5-6 参照单位法
5-6.1 Ridit分析
5-6.2 用置信区间作显著性检验
习题五

第六章 方差分析
6-1 基本概念
6-1.1 试验指标
6-1.2 因素
6-1.3 水平
6-2 单因素方差分析
6-2.1 数学模型
6-2.2 方差分析的原理与步骤
6-2.3 单因素方差分析的计算
6-2.4 方差齐性检验的步骤
6-3 两两间多重比较的检验法
6-3.1 σ检验法（TukeyHSD法）
6-3.2 S检验法（FisherLSD检验法）
6-4 两因素试验的方差分析
6-4.1 无重复试验
6-4.2 有重复试验
习题六

第七章 非参数检验
7-1 配对符号秩和检验（Wilcoxon配对法）
7-1.1 配对比较的符号秩和检验
7-1.2 样本中位数与总体中位数比较的符号秩和检验
7-2 完全随机设计两样本比较的秩和检验（Wilcoxon两样本比较法）
7-2.1 原始数据的两样本比较
7-2.2 频数表资料的两样本比较
7-3 完全随机设计多样本比较的秩和检验（H检验法）
7-3.1 原始资料多样本比较的秩和检验
7-3.2 频数表资料的多样本比较秩和检验
7-4 配伍组设计多个样本比较的秩和检验（Friedman秩和检验）
7-5 两两比较的秩和检验
7-5.1 多个样本间两两比较的秩和检验
……
第八章 相关与回归
第九章 正交试验设计

前言/序言

基础医学研究与实践的基石：现代生物医学统计学导论 本书聚焦于为生物医学领域的研究者、临床医生和公共卫生专业人员提供一套坚实、全面且高度实用的统计学工具和思维框架。在生命科学飞速发展的今天，严谨的定量分析已成为验证假说、评估干预措施有效性以及指导循证医学实践的必要前提。本书旨在弥合理论统计学与复杂生物医学数据之间的鸿沟，使读者能够自信地处理和解释实际研究中遇到的各种数据挑战。 第一部分：统计学基础与生物医学数据的本质 本部分为读者奠定理解后续高级方法的理论基础，并特别强调生物医学数据所特有的复杂性与变异性。 第一章：生物医学研究设计与数据结构 本章深入剖析了临床试验、流行病学调查、队列研究、病例对照研究以及实验室干预研究等核心研究类型的结构。重点讲解了研究假设的建立（零假设与备择假设）、随机化、盲法和对照组选择在减少偏倚中的关键作用。我们详细阐述了不同研究设计如何影响数据的收集、存储和后续的统计推断。内容包括：暴露-结局关系建模、混杂因素的识别与处理、横断面数据与纵向数据的区别与统计要求。 第二章：描述性统计与数据可视化 在进行任何推断之前，对数据进行详尽的描述至关重要。本章涵盖了集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差、四分位数间距）的计算与解释。特别关注生物学数据中的异常值（Outliers）的识别、处理策略（如稳健统计方法）以及如何选择最能代表数据分布的统计量。可视化部分侧重于生物医学领域常用的图形，如：箱线图（Box Plots）、生存曲线（Kaplan-Meier Plot）、散点图矩阵（Scatter Plot Matrices）和森林图（Forest Plots），强调图示如何在不失真的情况下有效传达关键信息。 第三章：概率论、随机变量与分布模型 本章回顾了生物医学统计推断的数学基础。讲解了离散型和连续型概率分布，重点介绍与生命科学高度相关的分布：二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）（常用于事件计数，如发病率）、正态分布（Normal Distribution）及其在中心极限定理中的核心地位。此外，还引入了t分布、卡方分布和F分布，为后续的参数估计和假设检验做铺垫。对于生物学变异性的理解，需深刻掌握这些分布的特性及其应用场景。 第二部分：参数估计与假设检验的核心方法 本部分是统计推断的主体，系统介绍如何基于样本数据对总体特征做出精确估计和可靠判断。 第四章：参数估计的原理与方法 详细阐述点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）的概念。重点讲解置信区间（Confidence Intervals, CIs）的构造原理及其临床意义——CIs比单一的P值更能体现估计的不确定性。内容涵盖基于正态分布的均值置信区间、基于泊松分布的率的置信区间，以及大样本下的正态近似法。 第五章：单样本与双样本的均值与比例检验 本章是实践中最常用的统计方法。细致讲解了Z检验、Student's t检验（包括配对t检验）的适用条件和计算步骤。对于分类数据，深入剖析了率（Proportions）的单样本与双样本比较，包括使用Z检验和卡方检验进行初步判断。对检验的I类错误（假阳性）和II类错误（假阴性）、统计功效（Power）的概念进行透彻解析，强调在研究设计阶段确定所需样本量的重要性。 第六章：方差分析（ANOVA）与多重比较 当研究涉及三个或三个以上组别的均值比较时，ANOVA成为首选工具。本章区分单因素方差分析和双因素方差分析（Factorial ANOVA），并探讨交互作用的解释。更重要的是，本章深入讨论了多重比较问题（Multiple Comparisons Problem），即当进行多次两两比较时，I类错误的膨胀风险。系统介绍了Bonferroni校正、Tukey’s HSD（Honestly Significant Difference）等事后检验（Post-hoc tests）的原理和应用时机。 第三部分：关联性分析与回归建模 生物医学研究的核心任务之一是探究变量间的关系。本部分将重点放在量化和预测方面。 第七章：分类数据分析：卡方检验与列联表 针对名义或有序的分类数据，本章系统介绍了卡方拟合优度检验和卡方独立性检验在列联表中的应用。详细讲解了相对危险度（Relative Risk, RR）、优势比（Odds Ratio, OR）的计算、置信区间的估计及其在病例对照研究和队列研究中的核心地位。特别强调Fisher精确检验在小样本数据中的应用。 第八章：相关性分析与线性回归 本章关注连续变量间的关系。讲解了Pearson相关系数和Spearman秩相关系数的计算、解释及其统计显著性检验。随后，深入线性回归模型：简单线性回归（解释斜率和截距的生物学含义）和多元线性回归。重点在于模型诊断——残差分析，以及如何评估模型的拟合优度（R-squared）和多重共线性对估计结果的影响。 第九章：逻辑回归模型（Logistic Regression） 逻辑回归是分析二分类结局（如疾病有/无、治疗成功/失败）的基石。本章详细讲解了Logit转换、几率（Odds）的概念与优势比（OR）的直接解释。区分了单因素逻辑回归与多因素逻辑回归，并阐述了如何在多因素模型中控制混杂因素。本章还涵盖了泊松回归，用于分析计数数据（如发病率）。 第四部分：生存分析与非参数方法 许多医学结局（如死亡、复发、疾病进展）具有时间依赖性，需要专门的分析工具。 第十章：生存分析基础 本章介绍了生存分析的核心概念：生存函数S(t)、风险函数h(t)。详细阐述了Kaplan-Meier法的计算与图示，以及对数秩检验（Log-Rank Test）用于比较多组生存曲线的差异。强调生存数据中删失（Censoring）的处理方式及其对分析的影响。 第十一章：Cox比例风险模型 Cox回归模型是生存分析中最强大的工具。本章重点讲解如何构建半参数模型，解释回归系数（Hazard Ratios, HRs）的临床意义，以及如何检验比例风险假设（Proportional Hazards Assumption）。内容涵盖时间依赖性协变量的处理和模型调整。 第十二章：非参数和非线性方法导论 认识到并非所有生物医学数据都服从正态分布，本章介绍了当数据分布未知或样本量较小时的替代方案。讲解Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U检验的替代）、Kruskal-Wallis H检验以及Spearman相关性的非参数推断基础。简要引入了广义线性模型（GLM）的概念，以应对更复杂的非正态分布数据结构（如计数和比例数据）。 附录：统计软件应用与伦理考量 附录部分提供实际操作指南，指导读者使用主流统计软件（如R或Stata的通用命令结构）复现书中的实例分析。同时，探讨p值误用、结果可重复性危机、数据透明度和研究伦理在统计报告中的重要性，确保研究的科学性和可信度。 本书特色： 案例驱动： 所有理论讲解均紧密结合真实的临床试验、药物有效性评估或流行病学调查数据。 侧重解释： 强调对统计结果（如OR、HR、CI）的生物学和临床意义的准确解读，而非仅仅停留在公式推导。 方法选择指南： 提供清晰的流程图和决策树，帮助读者根据研究问题和数据类型选择最恰当的统计检验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初次接触数理统计的学生，对于其中的概念感到有些陌生和畏惧。这本书的篇幅看起来不小，内容也十分丰富，我希望它能有一个循序渐进的学习路径，从最基础的统计概念讲起，逐步深入。如果书中能有清晰的公式推导和易于理解的文字解释，并且配有适量的练习题，那将对我学习数理统计非常有帮助。我希望这本书能让我不再觉得统计学是一门晦涩难懂的学科，而是能真正掌握它，并在未来的学习和工作中运用自如。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在职的统计学讲师，偶尔会为医学专业的学生开设一些交叉课程。在为他们准备教材时，我一直在寻找一本既有学术深度，又能紧密结合医学实际的数理统计教材。这本书的“医药”前缀让我对其内容充满了期待，希望它能在传统的数理统计理论基础上，加入更多医学研究的特色内容，例如流行病学统计、临床试验设计与分析等。如果书中能够提供一些经典的医学统计案例，并对其进行详尽的剖析，那将对我的教学工作大有裨益，也能让我的学生对数理统计在医学领域的价值有更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的药学研究生，日常的科研工作离不开数据分析。拿到这本书时，我主要关注的是它是否能提供一些深入的统计学方法，以及这些方法在实际药物研发和临床试验中是如何应用的。这本书的编写风格似乎比较偏向理论，章节的设置也比较系统，从基础的概率论到复杂的回归分析，都涵盖在内。我特别期待书中能有一些具体的案例分析，能够将抽象的统计学概念与我所研究的药物进行关联，从而更好地指导我的科研实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计还挺吸引人的，白底搭配简洁的蓝色字体，透着一股严谨的学术气息。翻开扉页，书名《医药数理统计》赫然在目，副标题“普通高等教育‘十二五’规划教材·全国高等医药院校规划教材”则清晰地标明了它的身份和定位，让人立刻感受到它的权威性和实用性。作为一名即将步入临床研究领域的医学生，我对数理统计在医学中的应用一直充满好奇，也深知掌握这门工具的重要性。这本书似乎能解答我在这方面的疑惑，为我打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对统计学略有了解的临床医生，我一直觉得自己在数据解读方面还有提升的空间。很多时候，在阅读文献时，面对各种统计图表和P值，总觉得理解不够深入，无法完全把握研究的精髓。这本书的出现，给了我一个系统学习和巩固的机会。它的内容深度应该能够满足我对于统计学在医学领域更精细化应用的需求，比如如何选择合适的统计模型来分析特定的临床数据，或者如何避免在统计分析中常见的误区。

评分☆☆☆☆☆

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