兽医统计学

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