普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

《普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計（第4版）》為中國科學院教材建設專傢委員會規劃教材及全國高等醫藥院校規劃教材，是根據教育部對高等醫藥院校精品課程教材的要求，由全國16所醫藥院校長期從事數學教學工作的教師聯閤對第3版教材再次修改完善、編寫而成的第4版教材。全書分9章，內容包括概率論基本知識、統計學重要概念與方法、正交試驗設計等內容。《普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計（第4版）》的編寫既體現瞭數學學科本身的科學性與係統牲，同時又注重其在醫藥學科裏的應用。全書文字簡潔、內容精練、由淺入深。每章後配有習題，同時還有《醫藥數理統計學習輔導》（第3版）配套使用。《普通高等教育“十二五”規劃教材·全國高等醫藥院校規劃教材：醫藥數理統計（第4版）》可供醫藥院校各專業各層次的學生使用，也可作為醫藥工作者學習數理統計的參考書。

內頁插圖

目錄

第4版編寫說明
第一章 事件與概率
1-1 隨機事件及其運算
1-1.1 隨機事件
1-1.2 事件之間的關係及運算
1-2 事件的概率
1-2.1 概率的統計定義
1-2.2 概率的古典定義
1-3 概率的運算
1-3.1 加法定理
1-3.2 條件概率、概率的乘法定理
1-4 全概率與逆概率公式
1-4.1 全概率公式
1-4.2 逆概率公式（貝葉斯公式）
習題一

第二章 隨機變量的概率分布與數字特徵
2-1 隨機變量與離散型隨機變量的概率分布
2-1.1 隨機變量
2-1.2 離散型隨機變量的概率函數
2-1.3 離散型隨機變量的分布函數
2-2 常用的離散型隨機變量的概率分布
2-2.1 二項分布
2-2.2 泊鬆分布（稀有事件模型）
2-2.3 其他離散型變量的分布
2-3 連續型隨機變量的概率分布
2-3.1 連續型隨機變量的概率分布
2-3.2 正態分布（高斯分布）
2-3.3 其他連續型變量的分布
2-4 隨機變量的數字特徵
2-4.1 均數（數學期望）
2-4.2 方差和標準差
2-4.3 變異係數（相對標準差）
2-5 三種重要分布的漸近關係
2-5.1 三項分布的泊鬆近似
2-5.2 二項分布的正態近似
2-5.3 泊鬆分布的正態近似
習題二

第三章 隨機抽樣和抽樣分布
3-1 隨機抽樣
3-1.1 總體與樣本
3-1.2 簡單隨機抽樣
3-2 樣本的數字特徵
3-2.1 統計量
3-2.2 樣本的數字特徵
3-3 抽樣分布
3-3.1 樣本均數的“分布
3-3.2 Xz分布
3-3.3 t分布
3-3.4 F分布
3-4 概率分布的擬閤及其應用
3-4.1 經驗分布
3-4.2 正態概率分布及應用
3-4.3 對數正態概率分布及應用
3-4.4韋布爾概率分布及應用
習題三

第四章 總體的參數估計
4-1 參數點估計
4-1.1 點估計
4-1.2 正態分布總體參數的點估計
4-1.3 二項分布和泊鬆分布的點估計
4-2 總體參數的區間估計
4-2.1 區間估計的概念
4-2.2 正態總體均數μ的區間估計
4-2.3 正態總體方差σ2的區間估計
4-3 離散型總體參數的區間估計
4-3.1 二項分布參數p的區間估計
4-3.2 泊鬆分布參數λ的置信區間
習題四

第五章 總體參數的假設檢驗
5-1 假設檢驗的基本思想
5-1.1 問題的提齣
5-1.2 假設檢驗的基本思想
5-1.3 假設檢驗中的兩類錯誤
5-2 單個正態總體的參數檢驗
5-2.1 單個正態總體均數μ的假設檢驗
5-2.2 單個正態總體方差的假設檢驗
5-3 兩個正態總體的參數檢驗
5-3.1 兩個正態總體的方差齊性檢驗
5-3.2 配對比較兩個正態總體均數的檢驗
5-3.3 成組比較兩個正態總體均數的檢驗
5-4 離散型變量總體參數的假設檢驗
5-4.1 單個總體率的假設檢驗
5-4.2 兩個總體率的假設檢驗
5-5 列聯錶中獨立性的檢驗
5-5.1 2×2列聯錶（四格錶）中的獨立性檢驗
5-5.2 R×C列聯錶中獨立性的檢驗
5-6 參照單位法
5-6.1 Ridit分析
5-6.2 用置信區間作顯著性檢驗
習題五

第六章 方差分析
6-1 基本概念
6-1.1 試驗指標
6-1.2 因素
6-1.3 水平
6-2 單因素方差分析
6-2.1 數學模型
6-2.2 方差分析的原理與步驟
6-2.3 單因素方差分析的計算
6-2.4 方差齊性檢驗的步驟
6-3 兩兩間多重比較的檢驗法
6-3.1 σ檢驗法（TukeyHSD法）
6-3.2 S檢驗法（FisherLSD檢驗法）
6-4 兩因素試驗的方差分析
6-4.1 無重復試驗
6-4.2 有重復試驗
習題六

第七章 非參數檢驗
7-1 配對符號秩和檢驗（Wilcoxon配對法）
7-1.1 配對比較的符號秩和檢驗
7-1.2 樣本中位數與總體中位數比較的符號秩和檢驗
7-2 完全隨機設計兩樣本比較的秩和檢驗（Wilcoxon兩樣本比較法）
7-2.1 原始數據的兩樣本比較
7-2.2 頻數錶資料的兩樣本比較
7-3 完全隨機設計多樣本比較的秩和檢驗（H檢驗法）
7-3.1 原始資料多樣本比較的秩和檢驗
7-3.2 頻數錶資料的多樣本比較秩和檢驗
7-4 配伍組設計多個樣本比較的秩和檢驗（Friedman秩和檢驗）
7-5 兩兩比較的秩和檢驗
7-5.1 多個樣本間兩兩比較的秩和檢驗
……
第八章 相關與迴歸
第九章 正交試驗設計

前言/序言

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寶劍鋒從磨礪齣，梅花香自苦寒來。”若無花謝，怎看花開？若無昏醉，怎嘗美酒？若不經曆痛苦，又怎現那動人的美麗。 若曦，一眼之念，一念執著 他是坐擁江山的帝王，而她，馬爾泰·若曦，永不會和他是同一個世界的人。 薄情轉是多情思，麯麯柔腸碎。她和他的結局，痛苦的如同眼見一朵木蘭在鞦風中暗自凋零。韶華凋，木蘭看成瞭遮不住的傷。 但跨越過那痛苦的結局，她和他的故事亦如琉璃一般美麗。 那年，行到水窮處，坐看雲起時。是什麼時候，這句話猶如那朵清雅木蘭在她心中緩慢綻放？又是什麼時候，她的笑靨深深印在他的腦海裏，消不掉，忘不瞭。雖然落瞭個生離死彆的結局，但我想，若是有一日她午夜夢迴，她還是會笑吧。她在那個最美好的年華裏遇見他，愛上他。遇上他，是她的劫，這場情劫雖痛苦，卻也美麗異常。 郭襄，天涯思君，念念不忘 他是江湖人知的神雕大俠，而她，郭襄，永是那個天真可愛的少女。雖到最後，又是一對離人，一場離彆，卻不得不承認，她和他的故事，亦如水晶一般清澈。 “問世間、情為何物？直教生死相許。” 那年，一笑傾人國，再笑傾人城。是什麼時候，那三枚金針，三個諾言，三個心願，已然使她愛的無可自拔。又是什麼時候，煙花燦爛已然散去，但燈火闌珊處的那個笑臉，亙古不變，哪怕似水流年。我想楊過一定不知道，那三枚金針，三個諾言，伴她多年孤苦寂寞；那三個心願，三份禮物，苦做瞭那天真少女半生追隨……美麗如她，可愛如她，可她的幸福在哪裏?寂寞冰雪，橫絕峨眉頂。錯過十六年後的郭襄一定是楊過此生最大的遺憾。不知多年後，當他和小龍女雙雙練劍時，是否會想起他們初見時，她的莞爾一笑，道：“我姓郭，單名一個襄字。”又不知他是否會想起，少女郭襄為他天涯思君，念念不忘。 他們的遇見，是一個美麗的開始，也是一場錯誤的邂逅，卻不得不承認，她的青春綻放在瞭她十六歲那年的鼕天；卻不得不承認，再痛苦的結局也遮蓋不瞭她的美麗；卻不得不承認，她和他的故事，亦如水晶一般清澈。 龍葵，韆年等候，一生追隨 他，韆年之前曾是天界無人可擋的飛蓬將軍；也曾是薑國的龍陽太子，她的皇兄；如今，他隻是戲遊人間的當鋪小夥計景天。他已輾轉人世幾個來迴，而她韆年追隨，兩世牽掛，卻不曾改變。 六月初六，一聲喟嘆，化為劍魂。她跳下去的時候，還是那麼美，正如韆年之前一樣。烈火焚身之苦已然忘卻，銘記住的卻是那一句“兄妹情深”。他們十幾年的陪伴，是一段美麗的時光，是一段短暫的相知。然世事無常惹人傷，這陪伴相知之後卻是那漫長煎熬的韆年等待。 我想，當她踏過奈何橋之前，她的手中一定緊握著那袋嚮陽花籽，她會將這些花籽種在她所生活的地方。她會在很遠的地方想著她的哥哥，在陽光最燦爛的時候，在花開得最美的時候。 林月如，莫失莫忘，入骨相思 那一天，地麵搖晃，碎石飛濺，鎖妖塔內，生死攸關。她能為逍遙做的最後一件事就是放手。還記得曾經嗎？那些屬於他們的點點滴滴。 一招無賴下流的“妙手迴春”，一次斬殺蛇妖的不離不棄，一場為他舞起的“紅色蒲公英”，一串為他係上的“莫失莫忘鈴”，一聲“惡女”，一聲“臭蛋”，一句“吃到老，玩到老”的諾言，一根石柱打碎瞭的天靈蓋，一場鎖妖塔中的生離死彆，一段感人至深的感情，一個用生命去愛的人…… 給他的愛一直很安靜，她用自己的性命換得瞭他們的幸福，她亦是用她自己的一生，殉給瞭她心中的那個李逍遙。 遇上瞭，是喜是悲。愛上瞭，是福是禍。但無可奈何，若有來生，她還是願遇上他的，這異常美麗的痛苦，她，終究是放不下的。 若曦，一眼之念，一念執著，穿越一場為一人。即使在另一個世界，愛也會一直持續。 襄兒，天涯思君，念念不忘，寜負年華不負君。即使他已與他人相守，等待也會一直繼續。 龍葵，韆年等候，一生追隨，寂寞痛苦化劍魂。即使韆年等候換得幾月相守，堅持也會一直繼續。 月如，莫失莫忘，入骨相思，情深緣淺空相對。即使你已葬身塔底，想念也會一直繼續。 不是每一次暮然迴首，都可以看到燈火闌珊處的那個人。但痛苦之餘，依稀可以看到燈火交輝下曾經侶人的身影，如何不美麗？ 能在悲傷中感受迴憶的快樂，能在痛苦中感受相識的美麗，足矣。 若無花謝，怎看花開？若無昏醉，怎嘗美酒？若不經曆痛苦，又怎現那動人的美麗…… 痛苦與美麗，互相而已。 其實，痛苦也美麗。

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