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基于Excel的生物试验数据分析 马怀良,金志民 著 2019年版
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- 类 别:生物学书籍
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资料介绍
基于Excel的生物试验数据分析
作者: 马怀良,金志民 著
出版时间:2019年版
内容简介
《基于Excel的生物试验数据分析》系统地介绍了应用Micmsoft Excel软件进行生物试验设计和数据分析的方法和经验,内容涵盖了数据整理、描述性统计、一个样本的假设检验、两个样本的假设检验、卡方检验、多个样本的假设检验(方差分析)、回归与相关、协方差分析、随机区组设计统计分析、裂区设计统计分析、拉丁方设计与统计分析、正交设计统计分析12类Excel数据分析方法。《基于Excel的生物试验数据分析》分类系统,内容全面、翔实,适用性强,可供生物学科技工作者阅读,也可供大专院校有关师生参考。
目录
1 数据整理与描述性统计
1.1 数据整理
1.1.1 离散型变量
1.1.2 连续型变量
1.2 数据异常值检验
1.3 数据正态性检验
1.4 描述性统计
1.4.1 平均数
1.4.2 变异数
2 一个样本的假设检验
2.1 符合正态分布的一个样本假设检验
2.1.1 总体方差已知
2.1.2 总体方差未知——大样本
2.1.3 总体方差未知——小样本
2.2 符合二项分布的一个样本假设检验
2.2.1 精确法——小样本
2.2.2 态理论法——大样本
2.3 一个样本的非参数假设检验
2.3.1 精确法——小样本
2.3.2 正态理论法——大样本
3 两个样本的假设检验
3.1 符合正态分布的两个样本假设检验
3.1.1 成组数据(总体方差已知)
3.1.2 成组数据(总体方差未知)——大样本
3.1.3 成组数据(总体方差未知)——小样本
3.1.4 配对数据
3.2 符合二项分布的两个样本假设检验
3.2.1 精确法——小样本
3.2.2 正态理论法——大样本
3.3 两个样本的非参数假设检验
3.3.1 配对数据
3.3.2 成组数据
4 卡方检验
4.1 假设检验原理
4.2 适合性检验
4.3 独立性检验
4.3.1 2x2列联表
4.3.2 rxc列联表
5 多个样本的假设检验
5.1 符合正态分布的多个样本假设检验
5.1.1 单因素方差分析
5.1.2 因素方差分析——无重复值
5.1.3 双因素方差分析——有重复值
5.2 多个样本的非参数检验法
5.2.1 kruskal-wallis秩和检验
5.2.2 kruskal-wallis两两比较
6 回归与相关
6.1 一元线性回归与相关分析
6.1.1 一元线性回归分析
6.1.2 一元线性相关分析
6.2 可直线化的一元曲线回归
6.2.1 指数函数曲线
6.2.2 j.数函数曲线
6.2.3 幂函数曲线
6.2.4 倒数函数曲线
6.2.5 Logistic生长曲线
6.3 多元线性回归
6.4 多项式回归
6.4.1 一元多项式回归
6.4.2 多元多项式回归
6.5 规划求解
7 协方差分析
7.1 方差齐性检验
7.2 检验各组回归直线是否平行
7.3 公共回归系数的显著性检验
7.4 协方差分析
7.5 多重比较
8 常用试验设计及统计分析
8.1 随机区组设计及统计分析
8.1.1 单因素随机区组设计及统计分析
8.1.2 双因素随机区组设计及统计分析
8.2 裂区设计及统计分析
8.3 拉丁方设计及统计分析
8.3.1 拉丁方设计
8.3.2 拉丁方设计统计分析
8.4 正交设计及统计分析
8.4.1 随机设计的正交统计分析
8.4.2 随机区组设计的正交统计分析
附录
附录1 相关表格
附录2 相关函数及用法
参考文献
作者: 马怀良,金志民 著
出版时间:2019年版
内容简介
《基于Excel的生物试验数据分析》系统地介绍了应用Micmsoft Excel软件进行生物试验设计和数据分析的方法和经验,内容涵盖了数据整理、描述性统计、一个样本的假设检验、两个样本的假设检验、卡方检验、多个样本的假设检验(方差分析)、回归与相关、协方差分析、随机区组设计统计分析、裂区设计统计分析、拉丁方设计与统计分析、正交设计统计分析12类Excel数据分析方法。《基于Excel的生物试验数据分析》分类系统,内容全面、翔实,适用性强,可供生物学科技工作者阅读,也可供大专院校有关师生参考。
目录
1 数据整理与描述性统计
1.1 数据整理
1.1.1 离散型变量
1.1.2 连续型变量
1.2 数据异常值检验
1.3 数据正态性检验
1.4 描述性统计
1.4.1 平均数
1.4.2 变异数
2 一个样本的假设检验
2.1 符合正态分布的一个样本假设检验
2.1.1 总体方差已知
2.1.2 总体方差未知——大样本
2.1.3 总体方差未知——小样本
2.2 符合二项分布的一个样本假设检验
2.2.1 精确法——小样本
2.2.2 态理论法——大样本
2.3 一个样本的非参数假设检验
2.3.1 精确法——小样本
2.3.2 正态理论法——大样本
3 两个样本的假设检验
3.1 符合正态分布的两个样本假设检验
3.1.1 成组数据(总体方差已知)
3.1.2 成组数据(总体方差未知)——大样本
3.1.3 成组数据(总体方差未知)——小样本
3.1.4 配对数据
3.2 符合二项分布的两个样本假设检验
3.2.1 精确法——小样本
3.2.2 正态理论法——大样本
3.3 两个样本的非参数假设检验
3.3.1 配对数据
3.3.2 成组数据
4 卡方检验
4.1 假设检验原理
4.2 适合性检验
4.3 独立性检验
4.3.1 2x2列联表
4.3.2 rxc列联表
5 多个样本的假设检验
5.1 符合正态分布的多个样本假设检验
5.1.1 单因素方差分析
5.1.2 因素方差分析——无重复值
5.1.3 双因素方差分析——有重复值
5.2 多个样本的非参数检验法
5.2.1 kruskal-wallis秩和检验
5.2.2 kruskal-wallis两两比较
6 回归与相关
6.1 一元线性回归与相关分析
6.1.1 一元线性回归分析
6.1.2 一元线性相关分析
6.2 可直线化的一元曲线回归
6.2.1 指数函数曲线
6.2.2 j.数函数曲线
6.2.3 幂函数曲线
6.2.4 倒数函数曲线
6.2.5 Logistic生长曲线
6.3 多元线性回归
6.4 多项式回归
6.4.1 一元多项式回归
6.4.2 多元多项式回归
6.5 规划求解
7 协方差分析
7.1 方差齐性检验
7.2 检验各组回归直线是否平行
7.3 公共回归系数的显著性检验
7.4 协方差分析
7.5 多重比较
8 常用试验设计及统计分析
8.1 随机区组设计及统计分析
8.1.1 单因素随机区组设计及统计分析
8.1.2 双因素随机区组设计及统计分析
8.2 裂区设计及统计分析
8.3 拉丁方设计及统计分析
8.3.1 拉丁方设计
8.3.2 拉丁方设计统计分析
8.4 正交设计及统计分析
8.4.1 随机设计的正交统计分析
8.4.2 随机区组设计的正交统计分析
附录
附录1 相关表格
附录2 相关函数及用法
参考文献
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