课程大纲

课程大纲

生物统计学

课程编码:071000M02009H 英文名称:Biostatistics 课时:40 学分:3.00 课程属性:一级学科普及课 主讲教师:李镇清等

教学目的要求
目的是培养学生能够应用生物统计原理与方法解决科学研究中的设计和数据分析的基本问题。要求学生能了解科研设计的重要性和常用设计类型;掌握收集整理数据的基本方法。掌握反映资料集中性和离中性的三个基本统计量——平均数、标准差和变异系数的概念、性质及计算;掌握正态分布、二项分布及泊松分布的特点及概率计算;理解样本平均数的抽样分布和 t 分布。掌握生物统计学的基本理论和分析方法, 掌握常用统计分析方法(样本均值、频率的假设检验,参数的区间估计与点估计,样本方差的同质性检验,卡方检验,方差分析,重复测量的方差分析,协方差分析,回归分析与相关分析等)的意义、功用、应用条件,方法步骤与结果解释等基本知识,并能正确运用统计软件对实验数据进行合理的分析和解释。

预修课程
高等数学、线性代数、概率论

大纲内容
第一章 生物统计学概论 1学时 李镇清
第1节 统计学是什么
第2节 统计学简史
第3节 生物统计学的基本作用
第4节 为什么需要理解统计原理
第5节 SPSS统计软件简介
第二章 统计数据的收集与整理:描述统计 2学时 李镇清
第1节 总体与样本
第2节 数据类型与频数(率)分布
第3节 样本的几个特征数
第4节 数据整理的软件实现(Excel, SPSS,R)
第三章 概率与概率分布 3学时 李镇清
第1节 概率的基本概念
第2节 概率分布
第3节 总体特征数
第4节 几种常见的概率分布律
第四章 抽样分布 2学时 李镇清
第1节 抽样分布的概念
第2节 从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布
第3节 从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布
第五章 统计推断 3学时 李镇清
第1节 假设检验的原理与方法
第2节 单个样体的统计假设检验
第3节 两个样本的差异显著性检验
第4节 参数的区间估计与点估计
第六章 卡方检验 1学时 李镇清
第1节 卡方检验的一般原理与方法
第2节 适合性检验
第3节 独立性检验
第4节 卡方检验的SPSS软件实现
第七章 方差分析 4学时 李镇清
第1节 方差分析的基本原理
第2节 单因素方差分析
第3节 两因素方差分析
第4节 多因素方差分析
第5节 协方差分析
第6节 方差分析的SPSS软件实现
第八章 重复测量设计的方差分析 2学时 李镇清
第1节 重复测量设计
第2节 单组重复测量数据的方差分析
第3节 两组重复测量数据的方差分析
第4节 重复测量方差分析的SPSS软件实现
第九章 相关分析与回归分析 2学时 李镇清
第1节 相关分析
第2节 一元线性回归分析
第十章 多元回归和相关 4学时 李欣海
第1节 多元回归
第2节 多元相关
第3节 变量的重要性指标
第4节 分数指数交互作用模型
第十一章 聚类和判别 2学时 李欣海
第1节 聚类分析
第2节 判别分析
第十二章 排序 4学时 李欣海
第1节 主成分分析
第2节 因子分析
第3节 对应分析
第4节 主坐标分析
第5节 非参数多维尺度分析
第6节 冗余分析
第7节 典范对应分析
第8节 广义联合属性模型
第十三章 广义线性模型 4学时 李欣海
第1节 逻辑斯蒂回归
第2节 最大似然估计
第3节 泊松回归
第4节 负二项回归
第十四章 抽样调查 2学时 李欣海
第1节 简单随机抽样
第2节 分层抽样
第3节 系统抽样
第4节 集群抽样
第5节 多层抽样
第十五章 贝叶斯方法 2学时 李欣海
第1节 原理
第2节 案例
第3节 分层模型
第4节 占域模型
第十六章 机器学习 2学时 李欣海
第1节 人工神经网络
第2节 随机森林
第3节 最大熵模型
第4节 其他通用模型

参考书
1、 Biostatistical Analysis. 5th edition edition. Zar J. H. 2010 Pearson.

课程教师信息
授课人:李镇清研究员(中国科学院植物研究所) 李欣海副研究员(中国科学院动物研究所) 助教:刘学聪(中国科学院大学)