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编辑推荐

适读人群 ：生物类、药学类等专业高年级本科生或研究生，教师和科研工作者
生物统计学的进阶必备。附送源代码。

内容简介

《高级生物统计学》主要为《生物统计学》的后续课程内容，对生物科研人员经常遇到的数据分析问题进行了通俗的讲解，并给出了数据分析的通用程序。《高级生物统计学》共10章，内容包括多维数据的组织与整理、多元统计学与矩阵计算基础、假设检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和多维标度法。《高级生物统计学》充分考虑了生物科研人员的数学基础，以深入浅出的文字对原理进行了讲解，以极其详细的步骤展示了数据分析过程，以傻瓜式的通用代码给出了解决方案，可以帮助生物科研人员对数据分析做到抓大放小，既领会数据分析的思想，知道为什么要这样做，义方便执行，可以很快得到结果。

目录

目录
前言
第一章 多维数据的组织与整理（1）
第一节 多维数据的组织（1）
第二节 多维数据的可视化（2）
习题（19）
第二章 多元统计学与矩阵计算基础（23）
第一节 多维随机变量的一些概念（23）
第二节 多元正态分布（25）
第三节 WISHART分布（29）
第四节 HOTELLING分布（30）
第五节 WILKS分布（31）
第六节 多元随机变量的数字特征（32）
第七节 矩阵分解与导数（33）
第八节 数据读取的MATLAB实现（35）
习题（46）
第三章 假设检验（48）
第一节 引言（48）
第二节 均值向量的检验（49）
第三节 协方差矩阵的检验（53）
第四节 实例计算（55）
第五节 假设检验的MATLAB实现（58）
习题（72）
第四章 判别分析（76）
第一节 引言（76）
第二节 距离判别法（76）
第三节 Bayes判别法（8l）
第四节 Fisher判别法（84）
第五节 判别分析的MATLAB实现（86）
习题（92）
第五章 聚类分析（97）
第一节 引言（97）
第二节 相似性（97）
第三节 系统聚类法（101）
第四节 系统聚类分析MATLAB实现（108）
第五节 热图与聚类（117）
第六节 其他聚类方法（134）
习题（145）
第六章 主成分分析（150）
第一节 引言（150）
第二节 主成分分析的几何解释与推广（151）
第三节 数学原理与主要性质（153）
第四节 主成分应用举例（156）
第五节 主成分分析的MATLAB实现（167）
习题（176）
第七章 因子分析（181）
第一节 因子分析的基本概念（181）
第二节 因子模型（182）
第三节 载荷矩阵的求解（186）
第四节 因子旋转与得分（190）
第五节 因子分析详细算例（194）
第六节 因子分析的MATLAB实现（203）
习题（209）
第八章 对应分析（215）
第一节 对应分析的基本思想（215）
第二节 对应分析数据的列联表表示（215）
第三节 对应分析的基本理论（217）
第四节 对应分析的具体步骤与注意事项（220）
第五节 对应分析举例与MATLAB实现（224）
习题（250）
第九章 典型相关分析（254）
第一节 引言（254）
第二节 基本理论性质（254）
第三节 样本数据的典型相关分析（260）
第四节 典型相关分析的几个问题（263）
第五节 典型相关计算过程实例（266）
第六节 典型相关分析解读实例（269）
第七节 典型相关分析的MATLAB实现（276）
习题（285）
第十章 多维标度法（290）
第一节 引言（290）
第二节 古典MDS的基本原理（291）
第三节 非度量MDS的求解（295）
第四节 权重多维标度（297）
第五节 古典MDS实例计算详解（298）
第六节 多维标度的MATLAB实现（305）
习题（312）
参考文献（316）

前言/序言

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