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叢書名:現(xiàn)代生物農(nóng)業(yè)
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- 作者:呂世杰[等]著
- 出版時間:2019/6/1
- ISBN:9787030514844
- 出 版 社:科學出版社
- 中圖法分類:C81
- 頁碼:576
- 紙張:
- 版次:31
- 開本:B5
本書以數(shù)據(jù)分析為切入點,探討數(shù)量研究方法的應用角度、分析方法、技能實現(xiàn)、以及結果闡釋等問題。實例大都以作者發(fā)文的數(shù)據(jù)或實例結合,著力為數(shù)量研究方法在實例應用中探討專業(yè)問題對數(shù)據(jù)分析的其需求程度,以及數(shù)據(jù)分析對研究視角的佐證能力,將數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)分析在專業(yè)中的應用結合起來,為生物學(分類、形態(tài)、生理、生化、生態(tài)、遺傳、進化)研究提供理論方法、保證研究的整體性和合理性。
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目錄
第一章 數(shù)據(jù)分析過程與相關術語 1
第一節(jié) 基本試驗設計及其特點 1
一、對比設計 2
二、區(qū)組設計 4
三、拉丁方設計 12
四、正交設計 13
五、裂區(qū)設計 16
六、其他試驗設計 16
第二節(jié) 常用的取樣方法與實際操作 17
一、隨機抽樣 17
二、順序抽樣 19
三、典型抽樣 20
四、室外取樣方法的初步介紹 20
第三節(jié) 數(shù)據(jù)分析的重點和難點 23
一、數(shù)據(jù)分析方法 23
二、數(shù)據(jù)分析的重點 24
三、數(shù)據(jù)分析的難點 26
第四節(jié) 統(tǒng)計學常用術語 27
一、總體、個體與樣本 27
二、變量與常數(shù) 28
三、參數(shù)與統(tǒng)計數(shù) 28
四、效應與互作 28
五、誤差與錯誤 28
六、準確性與精確性 29
第二章 數(shù)據(jù)集的建立與原則 30
第一節(jié) 數(shù)據(jù)集簡介 30
一、數(shù)據(jù)類型的確定 30
二、數(shù)據(jù)分類的概念 31
三、數(shù)據(jù)集的概念 31
第二節(jié) 數(shù)據(jù)集建立的原則與分類 32
一、數(shù)據(jù)集建立的原則 32
二、數(shù)據(jù)集的分類 32
第三節(jié) 數(shù)據(jù)集建立的實例分析 33
一、Excel數(shù)據(jù)集的建立 33
二、txt數(shù)據(jù)集的建立 40
三、Excel和txt數(shù)據(jù)集的轉化 40
第三章 數(shù)據(jù)集的整理 43
第一節(jié) 缺失數(shù)據(jù)的處理 43
一、缺失數(shù)據(jù)的概念 43
二、缺失數(shù)據(jù)的插補原因 43
三、數(shù)據(jù)的插補方法 44
第二節(jié) 異常值點與強影響點 46
一、異常值點與強影響點簡介 46
二、異常值點檢驗 47
三、強影響點檢測 49
第三節(jié) 不同數(shù)據(jù)類型間的轉化 51
一、質量性狀資料轉化為數(shù)量性狀資料 51
二、數(shù)量性狀資料轉化為質量性狀資料 52
第四節(jié) 數(shù)據(jù)集的處理 52
一、數(shù)據(jù)簡縮 53
二、數(shù)據(jù)轉換 53
三、數(shù)據(jù)標準化 54
第四章 描述性統(tǒng)計分析 57
第一節(jié) 集中趨勢統(tǒng)計數(shù)(參數(shù)) 57
一、算術平均數(shù) 57
二、中位數(shù) 57
三、眾數(shù) 58
四、幾何平均數(shù) 58
第二節(jié) 離散程度統(tǒng)計數(shù)(參數(shù)) 58
一、極差 58
二、方差 58
三、標準差 59
四、變異系數(shù) 60
第三節(jié) 次數(shù)(頻數(shù))分布表 60
一、計數(shù)資料的整理 60
二、計量資料的整理 62
第四節(jié) 次數(shù)(頻數(shù))分布圖 64
一、條形圖 64
二、餅圖 65
三、直方圖 65
四、多邊形圖 66
五、散點圖 66
第五節(jié) Excel中幾種圖表的繪制 67
一、標簽圖的繪制 67
二、散點聚類圖的繪制 68
三、草層結構圖的繪制 70
四、箱形圖的繪制 71
第六節(jié) 描述性統(tǒng)計在SAS和Excel中的異同 76
一、Excel和SAS中的描述性統(tǒng)計操作及統(tǒng)計數(shù) 76
二、Excel和SAS的描述性統(tǒng)計結果 78
三、四分位數(shù)和百分位數(shù)在Excel和SAS中的計算法則 78
四、四分位數(shù)與箱式圖 79
五、SAS與Excel描述性統(tǒng)計的總結 80
第五章 樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗 81
第一節(jié) 正態(tài)性檢驗的假設檢驗方法 81
一、Jarque-Bera檢驗 81
二、Kolmogorov-Smirnov正態(tài)性檢驗 82
三、Shapiro-Wilk檢驗(W檢驗) 83
四、卡方擬合優(yōu)度檢驗 84
第二節(jié) 正態(tài)性檢驗的圖示方法 84
一、P-P圖 84
二、Q-Q圖 84
三、直方圖 84
四、箱線圖 85
第六章 統(tǒng)計推斷 86
第一節(jié) 假設檢驗的原理與方法 86
一、假設檢驗的概念 86
二、假設檢驗的步驟 86
三、雙尾檢驗與單尾檢驗 88
四、假設檢驗中的兩類錯誤 89
第二節(jié) 樣本均值的假設檢驗 90
一、一元樣本均值的假設檢驗 90
二、多元樣本均值的假設檢驗 98
第三節(jié) 樣本頻率的假設檢驗 102
一、一個樣本頻率的假設檢驗 103
二、兩個樣本頻率的假設檢驗 104
第四節(jié) 參數(shù)的區(qū)間估計與點估計 105
一、參數(shù)區(qū)間估計與點估計的原理 105
二、一個總體平均數(shù)μ的區(qū)間估計與點估計 106
三、兩個總體平均數(shù)差數(shù)μ1-μ2的區(qū)間估計與點估計 107
四、一個總體頻率p的區(qū)間估計與點估計 108
五、兩個總體頻率差數(shù)p1-p2的區(qū)間估計與點估計 109
第五節(jié) 假設檢驗的實例分析 109
一、研究問題的提出 109
二、試驗地點及研究內容與方法 110
三、秋播育苗 111
四、嫁接育苗 113
五、針對問題討論 114
六、針對育苗的結論 115
第七章 χ2檢驗 116
第一節(jié) χ2檢驗的基本原理和方法 116
一、χ2檢驗的計算過程 116
二、方差同質性檢驗 117
三、適合性檢驗 118
四、獨立性檢驗 119
第二節(jié) 方差同質性檢驗 121
一、一個樣本方差 121
二、兩個樣本方差 122
三、多個樣本方差 123
四、方差同質性檢驗的統(tǒng)計學意義及其應用角度分析 126
第三節(jié) 適合性檢驗 127
一、大豆花色是否符合3:1的比率 127
二、應用角度分析 127
第四節(jié) 獨立性檢驗 128
一、2×2列聯(lián)表 128
二、2×c列聯(lián)表 138
三、r×c列聯(lián)表 141
第八章 方差分析 149
第一節(jié) 方差分析的基本原理 149
一、相關術語 149
二、方差分析的基本思想 151
三、數(shù)學模型 151
四、平方和與自由度的分解 153
五、統(tǒng)計假設的顯著性檢驗——F檢驗 156
六、多重比較 157
第二節(jié) 方差分析的基本假定和數(shù)據(jù)轉換 162
一、方差分析的基本假定 162
二、數(shù)據(jù)轉換 163
第三節(jié) 按照試驗處理因素劃分的方差分析 164
一、單因素方差分析 164
二、雙因素方差分析 169
三、多因素方差分析 179
第四節(jié) 按照試驗設計劃分的方差分析 184
一、隨機區(qū)組設計的方差分析 184
二、拉丁方設計的方差分析 188
三、裂區(qū)設計的方差分析 191
四、正交設計的方差分析 195
第五節(jié) 多元方差分析 198
一、多元方差分析的基本原理和解釋要點 198
二、基于因子的多元方差分析 200
第六節(jié) 協(xié)方差分析 214
一、協(xié)方差分析的數(shù)學模型 214
二、協(xié)方差分析的基本假定 214
三、協(xié)方差分析的作用 215
四、一元協(xié)方差分析 216
五、多元協(xié)方差分析 224
第七節(jié) 快速方差分析及SAS過程 226
一、方差分析方法與SAS過程的調用 227
二、方差分析列表規(guī)則和繪圖規(guī)則 229
三、Excel函數(shù)和VBA編程 230
四、討論與小結 233
第九章 相關分析 235
第一節(jié) 直線相關分析 235
一、相關系數(shù)和決定系數(shù) 235
二、相關系數(shù)的假設檢驗 237
三、應用直線相關的注意事項 237
四、直線相關實例分析 238
第二節(jié) 復(多元)相關分析 240
一、基本原理和計算方法 240
二、多元相關的實例分析 240
第三節(jié) 偏(凈)相關分析 242
一、偏相關系數(shù)的計算與檢驗 242
二、偏相關實例解析 243
三、偏相關與簡單相關的區(qū)別 244
第四節(jié) 雙序列相關分析 245
一、雙序列相關的計算過程 245
二、雙序列相關的實例分析 246
三、雙序列相關的Excel操作 249
第五節(jié) 典型相關分析 250
一、典型變量和典型相關系數(shù)的概念 250
二、典型變量和典型相關系數(shù)的求法 251
三、典型變量的性質 253
四、典型相關系數(shù)的顯著性檢驗 253
五、典型結構與典型冗余分析 254
六、典型相關的實例解析 255
第六節(jié) 相關分析的SAS操作過程 258
一、直線相關分析過程 258
二、復(多元)相關分析過程 260
三、偏(凈)相關分析過程 262
四、典型相關分析過程 264
第十章 非參數(shù)檢驗 270
第一節(jié) 符號檢驗 270
一、配對資料的符號檢驗 270
二、樣本中位數(shù)與總體中位數(shù)比較的符號檢驗 272
第二節(jié) 秩和檢驗 273
一、配對試驗資料的符號秩和檢驗 274
二、非配對試驗資料的秩和檢驗 275
三、多個樣本比較的秩和檢驗 276
四、多個樣本兩兩比較的秩和檢驗 278
第三節(jié) 等級相關分析 280
一、Spearman等級相關 281
二、Spearman等級相關實例分析 282
第四節(jié) 非參數(shù)檢驗的SAS操作過程 284
一、符號檢驗 284
二、符號秩和檢驗 287
三、等級相關 295
第十一章 回歸分析 297
第一節(jié) 直線回歸分析 297
一、直線回歸方程的建立 298
二、直線回歸的數(shù)學模型和基本假定 301
三、直線回歸的假設檢驗 302
四、直線回歸的區(qū)間估計 305
五、直線回歸的應用及注意問題 309
六、可直線化的非線性回歸分析 310
第二節(jié) 多元回歸分析 313
一、多元線性回歸模型 314
二、多元線性回歸方程的建立 314
三、多元回歸的假設檢驗和置信區(qū)間 317
第三節(jié) 趨勢面分析與回歸設計 326
一、趨勢面分析的數(shù)學原理與方法 326
二、回歸正交設計 346
三、回歸旋轉設計 359
第四節(jié) 回歸分析的應用實例 369
一、研究地區(qū)與研究方法 370
二、分析結果匯總與闡釋 373
三、討論與結論 380
第十二章 通徑、路徑和結構方程 382
第一節(jié) 通徑分析 382
一、通徑圖解釋及參數(shù)估計 382
二、基于相關陣的正規(guī)方程組 383
三、通徑分析的假設檢驗 385
四、通徑分析的實例解析 386
五、通徑分析的SAS操作 391
第二節(jié) 路徑分析 394
一、路徑圖解釋及參數(shù)估計 394
二、基于相關陣的正規(guī)方程組 395
三、路徑分析的實例解析 397
四、遞歸和非遞歸模型 399
五、路徑分析的SAS操作 400
第三節(jié) 結構方程 404
一、結構方程的概念及其作用 405
二、結構方程模型的基本術語及其模型結構 406
三、結構方程模型的數(shù)學模型 407
四、結構方程模型的評價 408
五、結構方程的因子分析 410
六、結構方程的實例解析 423
第十三章 主成分分析 431
第一節(jié) 主成分分析的原理及模型 431
一、主成分分析的基本思想 431
二、主成分分析的幾何解釋 431
三、主成分分析的數(shù)學模型 433
四、主成分分析的應用 434
第二節(jié) 主成分的導出與計算 434
一、主成分的導出 434
二、主成分的計算 437
第三節(jié) 主成分降維分析 439
一、計算相關陣 439
二、計算特征值 440
三、計算特征向量 440
四、主成分分析的SAS操作 441
第四節(jié) 主成分排序分析 442
一、計算觀測的主成分得分 442
二、主成分得分的SAS操作 444
第五節(jié) 主成分分類分析 445
一、變量分類 445
二、觀測分類 445
三、觀測與變量聯(lián)合分類 446
第六節(jié) 主成分回歸分析 446
一、傳統(tǒng)主成分回歸分析 447
二、快速主成分回歸分析 448
第十四章 因子分析與對應分析 451
第一節(jié) 因子分析與對應分析概述 451
一、因子分析 451
二、對應分析 451
第二節(jié) 因子分析的基本原理 452
一、因子分析的數(shù)學模型 452
二、因子分析的計算過程 452
三、因子分析的幾點說明 454
第三節(jié) 因子分析的實例及SAS操作 457
一、因子分析的SAS操作 458
二、因子分析結果解析 459
第四節(jié) 對應分析的實例及SAS操作 463
一、對應分析的SAS操作 463
二、對應分析結果解析 465
第十五章 聚類分析 472
第一節(jié) 系統(tǒng)聚類分析 473
一、數(shù)據(jù)變換處理 473
二、計算距離系數(shù) 473
三、聚類分析的距離計算和相應準則 475
四、類的各種統(tǒng)計量 477
五、聚類方法介紹 479
六、系統(tǒng)聚類的SAS實例操作 479
第二節(jié) 逐步聚類分析 483
一、逐步聚類的計算過程 483
二、SAS實例分析過程 483
三、圖表制定及結果闡釋 498
第三節(jié) 變量聚類分析 502
一、變量聚類的數(shù)據(jù)形式 502
二、變量聚類的SAS程序 503
第十六章 判別分析 506
第一節(jié) 距離判別 506
一、兩個總體的距離判別法 506
二、多個總體的距離判別法 510
三、距離判別實例分析 511
第二節(jié) Fisher判別法 516
一、不等協(xié)方差陣的兩個總體Fisher判別法 517
二、多個總體Fisher判別法 522
三、Fisher判別法的實例分析與SAS操作 524
第三節(jié) Bayes判別分析 531
一、Bayes判別分析的基本思想 531
二、多元正態(tài)總體的Bayes判別法 532
三、Bayes判別法的實例分析與SAS操作 535
第四節(jié) 逐步判別分析 540
一、基本思想 540
二、具體計算步驟 540
三、逐步判別法的實例分析及SAS操作 542
參考文獻 549
后記 553