医药数理统计方法(2版)
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作者： 祝国强 主编
出 版 社： 高等教育出版社
出版时间： 2009-1-1字数：版次： 2页数： 329印刷时间：开本： 16开印次：纸张：I S B N ： 9787040248586包装： 平装编辑推荐
本书是在第一版的基础上，根据几年来的教学改革实践经验全面修订而成的。在修订过程中，保留了原教材的体系和风格，继承并发扬了原教材内容涵盖广泛、理论深入浅出、简明实用、便于教学等优点。同时，新版教材在教学内容和实例上积极开拓创新，使得其更适应当前教学实际的需要。
全书系统而简要地介绍了基础概率和统计方法两大部分内容。分为随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、随机抽样及抽样分布、抽样估计、假设检验、方差分析、正交试验设计与分析、相关与回归分析共九章。
内容简介
本书作为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是专门为高等医药类院校本科教育所编写的数学基础课程教材。本版是在教材第一版的基础上，根据第一版在使用过程中的反馈意见修订而成的。
本书系统而简要地介绍了基础概率和统计方法两大部分内容。分为随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、随机抽样及抽样分布、抽样估计、假设检验、方差分析、正交试验设计与分析、相关与回归分析共九章。本书的特点是内容涵盖广泛，论理深入浅出。与现有的《医药数理统计方法》教材相比有了较大改进与充实，既坚持了数理统计的传统内容，又扩充了一些实用统计方法，有利于数理统计与卫生统计的衔接与沟通。
本书可供高等医药类院校药学、生物技术、中药等各本科专业(含专升本)作教材使用，也可供相关专业的本科及研究生选用，从事医药卫生工作的科技人员也可学习参考。
目录
第一章 随机事件及其概率
第一节 随机事件及其运算
第二节 随机事件的概率
第三节 概率的基本运算法则
第四节 全概率公式和逆概率公式
习题一
第二章 随机变量及其分布
第一节 随机变量与离散型随机变量的分布
第二节 常见离散型随机变量的分布
第三节 连续型随机变量的分布
第四节 常见连续型随机变量的分布
第五节 随机向量
第六节 随机变量函数的分布
习题二
第三章 随机变量的数字特征
第一节 数学期望
第二节 方差、协方差和相关系数
第三节 大数定律与中心极限定理
习题三
第四章 随机抽样及抽样分布
第一节 抽样的基本概念和方法
第二节 样本分布图
第三节 抽样分布
习题四
第五章 抽样估计
第一节 抽样估计的概念
第二节 总体参数的点估计
第三节 正态总体参数的区间估计
第四节 二项分布和泊松分布总体参数的区间估计
习题五
第六章 假设检验
第一节 假设检验的基本思想
第二节 假设检验的常用方法
第三节 正态总体均值的检验
第四节 正态总体方差的检验
第五节 关于检验方法的若干补充
第六节 二项分布和泊松分布总体参数的检验
第七节 非参数检验
第八节 分类资料的Y2检验
习题六
第七章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理
第二节 单因素试验的方差分析
第三节 两两间多重比较的检验方法
第四节 双因素试验的方差分析
习题七
第八章 正交试验设计与分析
第一节 试验设计概论
第二节 正交试验的基本思想与一般步骤
第三节 正交试验的直观分析法
第四节 考虑交互作用的试验分析
第五节 正交试验的方差分析法
习题八
第九章 相关与回归分析
第一节 相关与相关系数
第二节 一元线性回归
第三节 一元拟线性回归
第四节 计算半数致死量的概率单位法
习题九
附录一 统计软件应用简介——方差分析的SPSS处理
附录二 汉英词汇表
附录三 附表
附表1 二项分布表
附表2 泊松分布表
附表3 标准正态分布函数表
附表4 标准正态分布的双侧临界值（μα）表
附表5 Γ（1+1/m）函数值奉
附表6 χ2分布的上侧临界值（χ2/α）表
附表7 τ分布的双侧临界值（τα）表
附表8 F分布的上侧临界值（Fα）表
附表9 二项分布参数夕的置信区间表
附表10 泊松分布参数A的置信区间表
附表11 φ=2arcsinp数值表
附表12 符号检验表
附表13 符号秩检验表
附表14 秩和检验表
附表15 秩相关系数ps=0的临界值表
附表16 游程总数检验表
附表17 最大游程检验表
附表18 多重比较中的g表
附表19 多重比较中的S表
附表20 随机数表
附表21 常用正交表
附表22 检验相关系数p=0的临界值表
附表23 百分率与概率单位对照表
附表24 概率单位与权重系数对照表
附表25 标准正态分布概率密度函数值表
附表26 作业概率单位之极小值、极大值及全距表
参考答案
参考书目
书摘插图
第一章随机事件及其概率
概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的一门数学学科。在医药学领域中，它有着极其广泛的应用，是医药工作者必备的知识。本章首先由随机试验引出研究概率统计中最基本的两个概念一一随机事件及其概率。为了能够从简单事件的概率出发，计算复杂事件的概率，本章引进了随机事件的关系与运算，并且讨论了它们的性质。
一、随机试验
第一节随机事件及其运算
自然界里有各种现象，它们大致可分为两类：一类为确定性现象，另一类为随机现象。什么是确定性现象？什么是随机现象？让我们先做两个简单的试验。
试验Ⅰ：一个盒子中有10个完全相同的白球，搅匀后从中任意取一球。
试验Ⅱ：一个盒子中有10个相同的球，其中5个是白色的，另5个是黑色的，搅匀后从中任意取一球。
对于试验Ⅰ，在球没取出之前，我们就能确定取出的球必定是白球。试验Ⅰ所代表的类型——根据试验的条件，在试验之前就能断定它有一个确定的结果，这类试验称为确定性试验。确定性试验所对应的现象，即在一定条件下，必然发生或绝不可能发生的现象，称为确定性现象。确定性现象非常广泛，例如：
“早晨，太阳必然从东方升起。”（不考虑地球南、北极的情况）
“地球上，在标准大气压下，100℃的水必然沸腾。”
“边长为a，b的矩形，其面积必为ab。”
“两奇数之和为奇数。”
过去我们所学的各门数学课程基本上都是用来处理和研究这类确定性现象的。
对于试验Ⅱ，在球没取出之前，我们不能确定试验的结果（即取出的球的颜色）是白色还是黑色。试验Ⅱ所代表的类型——根据试验的条件，它有多于一种可能的试验结果，在一次试验之前不能确定试验会出现哪一种结果。就一次试验而言，看不出有什么规律，但是，“大数次”地重复这个试验，试验结果又遵循某些规律，称这种规律为“统计规律”。这类试验称为随机试验（randomtrial），随机试验所对应的现象称为随机现象。随机现象到处可见，例如：
“某地区的年降雨量。”
“抛一枚硬币，出现正面、反面的情况。”
“某种药物对一种疾病的治疗效果。”
概率论与数理统计就是研究随机现象统计规律的一门数学学科。由于随机现象的普遍性，使得概率统计得到了极其广泛的应用。
……
