前言
第一章 绪论
第一节 兽医统计学与学习要求
第二节 兽医统计学的常用术语
第三节 兽医统计学的基本步骤
第四节 统计分析方法概述
第二章 资料的统计描述
第一节 资料的采集
第二节 定量资料描述
第三节 定性资料描述
第四节 参考值范围的确定
第三章 统计表与统计图
第一节 常用统计表
第二节 常用统计图
第四章 变量的分布及应用
第一节 正态分布
第二节 二项分布
第三节 Poisson分布
第四节 负二项分布
第五章 总体均数的估计及假设检验
第一节 抽样误差与标准误
第二节 t分布
第三节 总体均数的估计
第四节 假设检验概述
第六章 舛佥验
第一节 t检验的应用条件
第二节 单样本t检验
第三节 两独立样本资料的t检验
第四节 配对资料的t检验
第七章 方差分析
第一节 方差分析的基本思想及应用条件
第二节 两样本方差齐性的F检验
第三节 完全随机设计资料的方差分析
第四节 随机区组设计资料的方差分析
第五节 析因设计资料的方差分析
第六节 重复测量资料的方差分析
第七节 多样本均数间的比较
第八节 多样本方差比较
第八章 卡方检验
第一节 卡方检验的原理
第二节 四格表资料的卡方检验
第三节 R×C列联表的卡方检验
第四节 Fisher确切概率检验
第九章 非参数检验
第一节 配对样本的Wilcoxon符号秩检验
第二节 两个独立样本的wilcoxon秩和检验
第三节 完全随机设计多个样本比较的KInskal-Wallis H检验
第十章 简单相关与回归
第一节 直线相关
第二节 直线回归
第三节 Spearman等级相关
第四节 曲线回归
第十一章 多重回归
第一节 多重线性回归
第二节 自变量的选择
第三节 多重线性回归的应用与注意事项
第四节 Logistic回归
第五节 Logistic回归的应用与注意事项
第十二章 判别分析
第一节 判别分析的基本思想
第二节 Fisher判别
第三节 Bayes判别
第四节 逐步判别
第五节 判别分析中应注意的问题
第十三章 聚类分析
第一节 聚类分析基本思想
第二节 相似系数
第三节 系统聚类
第四节 注意事项
第十四章 主成分与因子分析
第一节 主成分分析
第二节 主成分分析的数学模型
第三节 主成分分析的求法及性质
第四节 主成分分析的应用
第五节 因子分析的基本思想
第六节 因子分析数学模型
第七节 因子分析的性质
第八节 因子载荷的求解
第九节 因子旋转
第十节 因子分析注意事项
第十五章 时间序列分析
第一节 时间序列分析概述
第二节 指数平滑法
第三节 ARIMA模型
第十六章 抽样调查
第一节 抽样调查概述
第二节 抽样方法
第三节 样本量估算
第四节 案例分析和示范
第十七章 研究设计
第一节 观察性研究设计
第二节 实验研究设计
第十八章 诊断试验评价与ROC分析
第一节 常用的诊断试验评价指标
第二节 ROC曲线
名词术语
参考文献
展开
