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出版时间:2016年1月

出版社:中国科技出版传媒股份有限公司

以下为《高级生物统计学》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 中国科技出版传媒股份有限公司
  • 9787030468024
  • 1-1
  • 141177
  • 0046170065-0
  • 平装
  • 16开
  • 2016年1月
  • 486
  • 328
  • 理学
  • 生物学
  • Q-332
  • 生命科学
  • 本科
内容简介
马寨璞编著的《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。全书共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。本书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,又方便执行,可以很快得到结果。
本书适合生物类、药学类等专业高年级本科生或研究生使用,作为教材或自学材料均可,也是教师和科研工作者的得力助手。
目录

前言


第一章  多维数据的组织与整理


  第一节  多维数据的组织


  第二节  多维数据的可视化


  习题


第二章  多元统计学与矩阵计算基础


  第一节  多维随机变量的一些概念


  第二节  多元正态分布


  第三节  WISHART分布


  第四节  HOTELLING分布


  第五节  WILKS分布


  第六节  多元随机变量的数字特征


  第七节  矩阵分解与导数


  第八节  数据读取的MATLAB实现


  习题


第三章  假设检验


  第一节  引言


  第二节  均值向量的检验


  第三节  协方差矩阵的检验


  第四节  实例计算


  第五节  假设检验的MATLAB实现


  习题


第四章  判别分析


  第一节  引言


  第二节  距离判别法


  第三节  Bayes判别法


  第四节  Fisher判别法


  第五节  判别分析的MATLAB实现


  习题


第五章  聚类分析


  第一节  引言


  第二节  相似性


  第三节  系统聚类法


  第四节  系统聚类分析MATLAB实现


  第五节  热图与聚类


  第六节  其他聚类方法


  习题


第六章  主成分分析


  第一节  引言


  第二节  主成分分析的几何解释与推广


  第三节  数学原理与主要性质


  第四节  主成分应用举例


  第五节  主成分分析的MATLAB实现


  习题


第七章  因子分析


  第一节  因子分析的基本概念


  第二节  因子模型


  第三节  载荷矩阵的求解


  第四节  因子旋转与得分


  第五节  因子分析详细算例


  第六节  因子分析的MATLAB实现


  习题


第八章  对应分析


  第一节  对应分析的基本思想


  第二节  对应分析数据的列联表表示


  第三节  对应分析的基本理论


  第四节  对应分析的具体步骤与注意事项


  第五节  对应分析举例与MATLAB实现


  习题


第九章  典型相关分析


  第一节  引言


  第二节  基本理论性质


  第三节  样本数据的典型相关分析


  第四节  典型相关分析的几个问题


  第五节  典型相关计算过程实例


  第六节  典型相关分析解读实例


  第七节  典型相关分析的MATLAB实现


  习题


第十章  多维标度法


  第一节  引言


  第二节  古典MDS的基本原理


  第三节  非度量MDS的求解


  第四节  权重多维标度


  第五节  古典MDS实例计算详解


  第六节  多维标度的MATLAB实现


  习题


参考文献