生物统计学基础

.3.4概率的乘法规则
3.5概率的加法规则
3.6条件概率
*3.7bayes规则与筛选检验
3.8患病率与发病率
3.9摘要
练习题
参考文献
第4章离散概率分布
4.1绪言
4.2随机变量
4.3离散随机变量的概率质量函数
4.4离散随机变量的期望值
4.5离散随机变量的方差
4.6离散随机变量的累加分布函数
4.7排列与组合
*4.8二项分布
4.9二项分布的期望值
4.10泊松分布
4.11泊松概率的计算
4.12泊松分布的期望值与方差
4.13泊松分布与二项分布的近似
4.14摘要
练习题
参考文献
第5章连续概率分布
5.1绪言
5.2一般概念
5.3正态分布
5.4标准正态分布的性质
5.5转换n（μ，σ2）分布到n（0，1）分布
*5.6随机变量的线性组合
5.7二项分布的正态近似
5.8泊松分布的正态近似
5.9摘要
练习题
参考文献
第6章估计
6.1绪言
6.2总体与样本的关系
6.3随机数表
6.4随机化临床试验
6.5一个分布中均数的估计
*6.6疾病研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究
6.7方差的估计
6.8二项分布的估计
6.9泊松分布的估计
6.10单侧置信区间
6.11摘要
练习题
参考文献
第7章假设检验：单样本推断
7.1绪言
7.2一般概念
7.3正态分布均值的单样本检验：单侧备择
7.4正态分布均值的单样本检验：双侧备择
7.5检验的功效
7.6样本量的决定
7.7假设检验与置信区间的关系
7.8正态分布中方差的单样本卡方检验（h0：σ=σ20）
7.9二项分布的单样本检验
7.10泊松分布的单样本推断
*7.11病例研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究
7.12摘要
练习题
参考文献
第8章假设检验：两样本的推断
8.1绪言
8.2匹配t检验
8.3两匹配样本均值比较的区间估计
8.4等方差的两独立样本均值比较的t检验
8.5两独立样本均值比较的区间估计（等方差情形）
8.6两方差的相等性检验
8.7不相同方差下两个独立样本的t检验
8.8病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究
8.9奇异值的处理
8.10均值比较中样本量及功效的估计
*8.11纵向研究中样本量的估计..
8.12摘要
练习题
参考文献
第9章非参数检验
9.1绪言
9.2符号检验（匹配数据）
9.3wilcoxon符号-秩检验（匹配数据）
9.4wilcoxon秩-和检验
9.5病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究
9.6摘要
练习题
参考文献
第10章假设检验：类型数据
10.1绪言
10.2二项比例问题的两样本检验
10.3fisher精确检验
10.4两样本匹配数据中，二项比例的检验（mc nemar's test）
10.5在两个二项比例的比较中，样本量及功效的估计
10.6r×c列联表
10.7卡方拟合优度检验
10.8卡帕统计量
10.9摘要
练习题
参考文献
第11章回归和相关方法
11.1绪言
11.2一般概念
11.3拟合回归直线——最小二乘方法
11.4回归线中关于参数的推断
11.5线性回归的区间估计
11.6回归线的拟合优度
*11.7相关系数
*11.8相关系数的统计推断
11.9多重线性回归
11.10病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究
11.11偏相关和多重相关
11.12秩相关
11.13摘要
练习题
参考文献
第12章多组样本的推断
12.1单向方差分析绪言
12.2单向方差分析——固定效应模型
12.3单向方差分析（anova）的假设检验——固定效应模型
12.4单向方差分析（anova）中，在指定组之间作比较
*12.5病例研究：妻那暴露对儿童神经及心理机能的效应研究
12.6双向方差分析
12.7kruskal-wallis检验
12.8单向anova——随机效应模型
12.9组（或类）内相关系数
12.10摘要
练习题
参考文献
第13章流行病研究中的设计与分析技术
13.1绪言
13.2研究设计
*13.3类型（属性）数据的效应测度
13.4混杂和分层
13.5分层的类型数据统计推断方法——mentel-haenszel检验
13.6分层类型数据中功效及样本量的估计
13.7多重logistic回归
*13.8再分析
*13.9等效性研究
13.10交叉设计
*13.11聚集性的二态数据
*13.12测量误差方法
13.13摘要
练习题
参考文献
第14章假设检验：人-时间数据
14.1人-时间数据中效应的测度
*14.2单样本发病率数据的统计推断
14.3两样本发病率数据的统计推断
*14.4人-时间数据的功效及样本量估计
14.5分层的人-时间数据的统计推断
*14.6分层的人-时间数据中功效及样本量的估计
14.7发病率数据中趋势性的检验
14.8生存分析的绪言
14.9生存曲线的估计：kaplan-meier估计
14.10对数-秩检验
14.11比例危险率模型
*14.12比例危险率模型中功效及样本量估计
14.13摘要
练习题
参考文献
附录
表1精确的二项概率pr（x=k）=（nk）pkq（n-k）
表2精确的泊松概率pr（x=k）=（e-μμk）/k！
表3正态分布
表41000个随机数字表
表5t分布的百分位数（td，μ）a
表6卡方（x2d，u）分布的百分位数n
表7a二项概率精确双侧100%×（1-α）置信区间（α=0.05）
表7b二项概率精确双侧100%×（1-α）置信区间（α=0.01）
表8泊松变量期望值（μ）的置信区间
表9f分布的百分位数（fd1，d2，p）
表10检验奇异值的统计量：esd（极端学生化偏差）的临界值（esdn，1-α，α=0.05，0.01）
表11wilcoxon符号-秩检验的双侧临界值
表12wilcoxon秩和检验双侧临界值
表13fisherz变换
表14spearman秩-相关系数双侧上临界值（rs）
表15在已知k=3（3组）及样本量下，kruskal-wallis检验统计量（h）的临界值与显著性水平α的关系
部分练习题答案（有*者）
流程图：统计推断方法
数据集索引
索引
应用索引...