陳慶富編著的《生物統計學》重新組合了分布於不同教材中的一些常用統計分析方法，使教材包含目前生物學研究中常用的統計分析方法，從而*好地適應現代生物學研究的需要；在介紹統計分析方法之前，融入了一些基本的數理統計知識，以增加讀者對統計學分析方法的理解，增加利用這些知識解決生物統計學中參數計算的途徑；在第一章增加了生物試驗原理和試驗設計介紹，在各章統計方法介紹中，也融入了相關試驗設計，同時還結合例題盡量詳細介紹試驗設計中的一些主要環節，以突出試驗設計的重要性和形成試驗設計樣板，以便供讀者參考。

陳慶富編著的《生物統計學》是編者多年從事大學本科和研究生“生 物統計學”教學經驗的總結，具有以下特點：(1)內容全面、完整，基本涵 蓋了常用的統計分析方法，如將正交試驗設計及其統計分析方法、通徑分 析、聚類分析等內容均納入教材；(2)對統計分析相關必要的數理知識進行 了介紹，有利於克服高等數學與生物統計學的斷層；(3)在介紹基本原理的 同時，注重統計方法的比較分析，有利於學生正確使用統計分析方法；(4) 重視生物科學研究的基本原理介紹，並將試驗設計作為一個重要方面，整 合進統計原理介紹和例題分析等部分，有利於培養學生的創新能力；在例 題求解中，還特別注意分析為何使用相應的統計方法等問題，使讀者能正 確使用和理解統計分析方法，既適合教師教學也適合學生自學；(5)各章後 均附有提要和豐富的習題，有利於讀者抓住重點和理清思路。 《生物統計學》主要包括：生物試驗概述及統計參數、概率及概率分 布、樣本參數的統計推斷(假設檢驗、區間估計、卡方檢驗等)、方差分析 、一元回歸與相關、多元回歸與復相關、通徑分析和聚類分析等。 本書語言流暢，內容由淺入深，適合生物、農學、林學、醫學、環保 、園林、食品、教育等專業的本科、研究生使用，也適合在這些領域從事 教學、科研和生產實踐的科技工作者參考和自學。

第一章 生物試驗的基本方法及其數據資料的統計參數
第一節 生物試驗中*基本的統計學術語
第二節 生物試驗的基本方法、類型及基本要求
一、生物試驗的基本方法
二、生物試驗的類型
三、生物試驗的基本要求
第三節 試驗誤差及其控制途徑
一、試驗誤差的概念
二、試驗誤差的來源
三、試驗誤差的控制
第四節 常見的幾種生物試驗設計
一、**隨機試驗設計
二、隨機區組試驗設計
三、正交試驗設計
第五節 生物試驗中常用的抽樣方法
一、隨機抽樣法
二、非隨機抽樣
第六節 生物試驗資料的整理
一、資料的類型
二、資料的整理
第七節 生物數據資料的特征參數
一、集中位置參數
二、離中位置參數
三、由頻數分布表計算平均數和標準差
提要
習題
第二章 概率及概率分布
第一節 概率及其計算方法
一、統計概率的定義
二、概率的計算方法
第二節 離散型隨機變量的概率分布
一、概念及其特點
二、常見的離散型隨機變量概率分布
第三節 連續型隨機變量的概率分布
一、定義及其性質
二、常見的幾種連續型隨機變量的概率分布
第四節 抽樣分布
一、抽樣試驗
二、關於樣本平均數的抽樣分布
三、關於樣本方差的抽樣分布
提要
習題
第三章 樣本參數的統計推斷”
第一節 假設檢驗的一般原理
一、統計假設
二、假設檢驗
三、假設檢驗的兩尾檢驗與一尾檢驗
四、假設檢驗的兩類錯誤
第二節 單個樣本的假設檢驗
第三節 兩個樣本的假設檢驗
一、成組數據的比較
二、成對數據的比較
第四節 百分數資料的假設檢驗
第五節 參數估計
一、點估計
二、區間估計
三、區間估計與假設檢驗之間的關繫
第六節 X2(卡方)檢驗
一、適合性檢驗
二、獨立性檢驗
三、方差的比較
提要
習題
第四章 方差分析
第一節 單因素方差分析
一、處理間方差和誤差方差的計算
二、試驗模型和F檢驗
三、各處理水平μi的區間估計
四、各處理水平之問的比較(多重比較)
第二節 繫統分組資料的單因素方差分析
第三節 雙因素試驗資料的方差分析
一、組內無重復觀察值的雙因素資料的方差分析
二、組內有重復觀察值的雙因素資料的方差分析
第四節 正交試驗設計與多因素方差分析
一、正交設計的基本原理
二、正交試驗設計的結果分析
第五節 方差分析的基本假定及數據處理
一、方差分析的基本假定
二、數據轉換
三、缺失數據的估計
提要
習題
第五章 一元回歸與相關
第一節 一元線性回歸
一、一元線性回歸研究的基本步驟
二、一元線性回歸模型及其參數估計
三、回歸方程的計算
四、回歸誤差估計
五、回歸方程的顯著性檢驗
六、兩個回歸方程的比較
七、回歸方程的區間估計
第二節 簡單相關
一、衡量相關性的參數
二、相關繫數的顯著性檢驗
第三節 一元非線性回歸
一、曲線函數的直線化
二、曲線擬合好壞的檢驗
提要
習題
第六章 多元線性回歸與復相關
第一節 多元線性回歸模型及其計算
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的計算
第二節 矩陣的基礎知識
一、矩陣的概念及其類型
二、矩陣的基本運算法則
三、矩陣的初等變換
四、矩陣的特征根與特征向量
第三節 正規方程組的矩陣解法
一、用矩陣表示多元線性回歸模型
二、用矩陣表示正規方程組和求矩陣B
第四節 多元線性回歸方程的顯著性
一、多元線性回歸方程的方差分析
二、偏回歸繫數的顯著性檢驗
三、偏回歸平方和的顯著性檢驗
第五節 復相關和偏相關分析
一、復相關繫數
二、偏相關繫數
提要
習題
第七章 通徑分析
第一節 通徑繫數與決定繫數
第二節 通徑繫數的性質
第三節 通徑分析的基本方法
第四節 通徑分析的顯著性檢驗
提要
習題
第八章 聚類分析
第一節 相似性指標與相異性指標
一、距離
二、相似繫數
第二節 類及類間距離
一、類的定義
二、類的特征
三、類間距離
第三節 繫統聚類分析
一、繫統聚類分析的基本方法
二、繫統聚類分析的性質
第四節 Scott—Knott聚類分析
提要
習題
主要參考文獻
附錄
附錄1 Γ函數表
附錄2 標準正態分布的累積概率函數值表
附錄3 標準正態分布的上側臨界值uα表
附錄4 t分布的上側臨界值tα,v表
附錄5 X2分布的臨界值X2α,v表
附錄6 F分布的上側臨界值Fα,v1,v2表
附錄7 二項資料百分數p的置信區間表
附錄8 多重比較Duncan法的SSR臨界值(SSRα,v,d)表
附錄9 q法多重比較中的q臨界值(qα,v,d)表
附錄10 百分數p的arcsin√p轉換表
附錄11 相關繫數的I臨界值(rd)表
附錄12 相關繫數r與z的轉換表
附錄13 二項資料百分率(p)與u值的變換表
附錄14 正交表