生物统计学。
教学目的和要求
本课程为生态学专业研究生的基础课，也可作为生物系相关专业研究生的选修课。统计分析是大多数现代生物学的核心。通过本课程的学习，要求学生较好地掌握生物统计学的原理和方法，以及常见的应用。
主要内容：lecture 1 history and development of biostatistics 生物统计学的历史和发展。
brief history of biostatistics 生物统计学简史。
development and major contents of biostatistics 生物统计学的发展和主要内容。
basic concepts 基本概念。
data types 数据类型。
descriptive statistics 描述性统计
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lecture 2 probability distribution 概率分布。
probability theory 概率论。
common distributions of random variables 常见的随机变量的分布。
binomial distribution 二项分布。
poisson distribution 泊松分布。
negative binomial distribution 负二项分布。
normal distribution 正态分布。
chi square distribution 卡方分布。
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lecture 3 sampling and experiment design 抽样及實验设计的原理。
理论抽样数的确定。
抽样设计：随机抽样，分层随机抽样，系统抽样，适应性抽样，序贯抽样。
实验设计的一般原理。
随机化。重复和伪重复。
平衡和区组。
几种类型的实验设计。
lecture 4 hypothesis testing 1 假设检验1
what is hypothesis testing? 什么是假设检验？
standard procedures 标准步骤。
case studies 案例分析。
t test and z test t检验和z检验。
situations of one tail and two tails 单尾和双尾的情况。
one sample hypothesis tests and two samples hypothesis tests 单样本和双样本的假设检验。
paired test 配对检验。
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lecture 5 hypothesis testing 2 假设检验2
type i and type ii errors 第一和第二类错误。
chi-square test 卡方检验。
effective size 有效大小。
power of test 统计功效。
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lecture 6 analysis of variance (anova) 1 方差分析1
biological rationale of anova 方差分析的生物学原理。
one-way anova 单因素方差分析。
random blocked design 随机区组设计。
two-way anova 双因素方差分析。
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lecture 7 analysis of variance (anova) 2 方差分析2
repeated measures anova 重复实验的方差分析。
hierarchical anova 嵌套方差分析。
three-way anova 三因素方差分析。
latin square design 拉丁方实验设计。
split plot design 裂区设计。
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lecture 8 ****** linear regression and correlation 简单线性回归和相关。
biological rationale of ****** linear regression简单线性回归的生物学原理。
least square 最小二乘法。
regression coefficient (slope) and intercept 斜率和截距。
significance of a regression 回归的显著性。
assumptions of regression analysis 线性回归的假设。
applications of ****** linear regression 简单线性回归的应用。
comparing two slopes 两个回归斜率的比较。
comparing two elevations 两个回归截距的比较。
comparing more than two slopes 多个回归斜率的比较。
biological rationale of ****** linear correlation 简单线性相关的生物学原理。
coefficient of correlation 相关系数。
power and sample size in correlation 相关分析的统计功效和样本量。
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lecture 9 协方差分析 analysis of covariance (ancova)
biological rationale of analysis of covariance 协方差分析的生物学原理。
assumptions of analysis of covariance 协方差的假设条件。
compared with anova and regression 同方差分析和回归的比较。
case studies 案例分析。
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lecture 10 数据转化和非参数检验 data transformation and nonparametric statistics
数据转化 data transformation
logarithmic transformation 对数转化。
square root transformation 平方根转化。
arcsine transformation 反正旋转化。
reciprocal transformation 倒数转化。
square transformation 平方转化。
biological rationale of nonparametric statistics 非参数检验的生物学原理。
sign test 符号检验。
wilcoxon signed rank test 符号秩检验。
wilcoxon rank sum test 秩和检验。
kruskal-wallis test kruskal-wallis检验。
friedman’s test friedman检验。
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lecture 11 multivariate analysis 1 多元统计分析1
multiple regression 多元回归。
linear regression 线性回归。
non-linear regression 非线性回归。
evaluating multiple regression model 模型评价。
multiple correlation 多元相关。
partial correlation 偏相关。
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lecture 12 multivariate analysis 2 多元统计分析2
cluster analysis 聚类分析。
discriminant analysis 判别分析。
principal component analysis 主成分分析。
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lecture 13 generalized linear model 广义线形模型。
biological rationale of generalized linear model广义线形模型的生物学原理。
logistic regression 逻辑斯蒂回归。
assumptions 假设。
biological means of coefficients 系数的生物学意义。
maximum likelihood estimation 最大似然估计。
goodness of fit 拟合优度。
structure of generalized linear model 广义线形模型的结构。
random component 随机组分。
systematic component 系统组分。
link function 连接方程。
compared with general linear model 同一般线性方程的比较。
case studies 案例分析。
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生物统计学试卷
1 变量之间的相关关系主要有两大类。2 在统计学中，常见平均数主要有。3 样本标准差的计算公式。4 小概率事件原理是指。5 在标准正态分布中，p 1 u 1 已知随机变量1的临界值为0 1587 6 在分析变量之间的关系时，一个变量x确定，y是随着x变化而变化，两变量呈因果关系，则x称为 y称为。二...
生物统计学试卷
1 变量之间的相关关系主要有两大类。2 在统计学中，常见平均数主要有。3 样本标准差的计算公式。4 小概率事件原理是指。5 在标准正态分布中，p 1 u 1 已知随机变量1的临界值为0 1587 6 在分析变量之间的关系时，一个变量x确定，y是随着x变化而变化，两变量呈因果关系，则x称为 y称为。二...
生物统计学作业
题 1 p22 1 解释下列术语 总体 样本 参数 统计数 自由度 标准差 标准误 方差 均方 变异系数。2 编制下列资料的次数分布表，绘制方柱形图与多边形图，简述其分布的特征，计算平均数 标准差和变异系数。100尾小黄鱼的体长 mm 习题 1 p22 生物统计学作业习题 1 p22 1 解释下列术...