第一章 生物试验的基本方法及其数据资料的统计参数
第一节 生物试验中最基本的统计学术语
第二节 生物试验的基本方法、类型及基本要求
一、生物试验的基本方法
二、生物试验的类型
三、生物试验的基本要求
第三节 试验误差及其控制途径
一、试验误差的概念
二、试验误差的来源
三、试验误差的控制
第四节 常见的几种生物试验设计
一、完全随机试验设计
二、随机区组试验设计
三、正交试验设计
第五节 生物试验中常用的抽样方法
一、随机抽样法
二、非随机抽样
第六节 生物试验资料的整理
一、资料的类型
二、资料的整理
第七节 生物数据资料的特征参数
一、集中位置参数
二、离中位置参数
三、由频数分布表计算平均数和标准差
提要
习题
第二章 概率及概率分布
第一节 概率及其计算方法
一、统计概率的定义
二、概率的计算方法
第二节 离散型随机变量的概率分布
一、概念及其特点
二、常见的离散型随机变量概率分布
第三节 连续型随机变量的概率分布
一、定义及其性质
二、常见的几种连续型随机变量的概率分布
第四节 抽样分布
一、抽样试验
二、关于样本平均数的抽样分布
三、关于样本方差的抽样分布
提要
习题
第三章 样本参数的统计推断
第一节 假设检验的一般原理
一、统计假设
二、假设检验
三、假设检验的两尾检验与一尾检验
四、假设检验的两类错误
第二节 单个样本的假设检验
第三节 两个样本的假设检验
一、成组数据的比较
二、成对数据的比较
第四节 百分数资料的假设检验
第五节 参数估计
一、点估计
二、区间估计
三、区间估计与假设检验之间的关系
第六节 χ2（卡方）检验
一、适合性检验
二、独立性检验
三、方差的比较
提要
习题
第四章 方差分析
第一节 单因素方差分析
一、处理间方差和误差方差的计算
二、试验模型和F检验
三、各处理水平μi的区间估计
四、各处理水平之间的比较（多重比较）
第二节 系统分组资料的单因素方差分析
第三节 双因素试验资料的方差分析
一、组内无重复观察值的双因素资料的方差分析
二、组内有重复观察值的双因素资料的方差分析
第四节 正交试验设计与多因素方差分析
一、正交设计的基本原理
二、正交试验设计的结果分析
第五节 方差分析的基本假定及数据处理
一、方差分析的基本假定
二、数据转换
三、缺失数据的估计
提要
习题
第五章 一元回归与相关
第一节 一元线性回归
一、一元线性回归研究的基本步骤
二、一元线性回归模型及其参数估计
三、回归方程的计算
四、回归误差估计
五、回归方程的显著性检验
六、两个回归方程的比较
七、回归方程的区间估计
第二节 简单相关
一、衡量相关性的参数
二、相关系数的显著性检验
第三节 一元非线性回归
一、曲线函数的直线化
二、曲线拟合好坏的检验
提要
习题
第六章 多元线性回归与复相关
第一节 多元线性回归模型及其计算
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归方程的计算
第二节 矩阵的基础知识
一、矩阵的概念及其类型
二、矩阵的基本运算法则
三、矩阵的初等变换
四、矩阵的特征根与特征向量
第三节 正规方程组的矩阵解法
一、用矩阵表示多元线性回归模型
二、用矩阵表示正规方程组和求矩阵B
第四节 多元线性回归方程的显著性
一、多元线性回归方程的方差分析
二、偏回归系数的显著性检验
三、偏回归平方和的显著性检验
第五节 复相关和偏相关分析
一、复相关系数
二、偏相关系数
提要
习题
第七章 通径分析
第一节 通径系数与决定系数
第二节 通径系数的性质
第三节 通径分析的基本方法
第四节 通径分析的显著性检验
提要
习题
第八章 聚类分析
第一节 相似性指标与相异性指标
一、距离
二、相似系数
第二节 类及类间距离
一、类的定义
二、类的特征
三、类间距离
第三节 系统聚类分析
一、系统聚类分析的基本方法
二、系统聚类分析的性质
第四节 Scott-Knott聚类分析
提要
习题
主要参考文献
附录
附录1 Γ函数表
附录2 标准正态分布的累积概率函数值表
附录3 标准正态分布的上侧临界值uα表
附录4 t分布的上侧临界值tα,v表
附录5 χ2分布的临界值χ2α,v表
附录6 F分布的上侧临界值Fα,v1,v2表
附录7 二项资料百分数p的置信区间表
附录8 多重比较Duncan法的SSR临界值（SSRα,v,d）表
附录9 q法多重比较中的q临界值（qα,v,d）表
附录10 百分数p的arcsinp转换表
附录11 相关系数的临界值（rα）表
附录12 相关系数r与z的转换表
附录13 二项资料百分率（p）与u值的变换表
附录14 正交表
