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统计学经典教材

统计学经典教材
统计学经典教材

一、统计学基础部分

1、《统计学》David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译中国统计出版社

据说是统计思想讲得最好的一本书,读了部分章节,受益很多。整本书几乎没有公式,但是讲到了统计思想的精髓。

2、《Mind on statistics(英文版)》机械工业出版社

只需要高中的数学水平,统计的扫盲书。有一句话影响很深:Mathematics as to statistics is something

like hammer, nails, wood as to a house, it's just the material and

tools but not the house itself。

3、《Mathematical Statistics and Data Analysis(英文版.第二版)》机械工业出版社

看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。这本书理念很好,讲了很多新的东西,把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。Amazon上有书评。

4、《Business Statistics a decision making approach(影印版)》中国统计出版社

在实务中很实用的东西,虽然往往为数理统计的老师所不屑

5、《Understanding Statistics in the behavioral science(影印版)》中国统计出版社

和上面那本是一个系列的。老外的书都挺有意思的

6、《探索性数据分析》中国统计出版社和第一本是一个系列的。大家好好看看陈希儒老先生做的序,可以说是对中国数理统计的一种反思。

二、回归部分

1、《应用线性回归》中国统计出版社

还是著名的蓝皮书系列,有一定的深度,道理讲得挺透的。看看里面对于偏回归系数的说明,绝对是大开眼界啊!非常精彩的书

2、《Regression Analysis by example (3rd Ed影印版)》

这是偶第一本从头到底读完的原版统计书,太好看了。那张虚拟变量写得比小说都吸引人。没什么推导,甚至说“假定你有统计软件可以算出结果”,主要就是将分

析,怎么看图,怎么看结果。看完才觉得回归真得很好玩

3、《Logistics回归模型——方法与应用》王济川郭志刚高等教育出版社不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身,不重推导重应用。每章都有详细的SAS和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多,中文写的书,但是明显老外写书的风格

三、多元

1、《应用多元分析(第二版)》王学民上海财经大学出版社

现在好像就是用的这本书,但是请注意,这本书的亮点不是推导,而是后面和SAS结合的部分,以及其中的一些想法(比如P99 n对假设检验的影响,绝对是统计的感觉,不是推推公式就能感觉到的)。这是一本国内很好的多元统计教材。

2、《Analyzing Multivariate Data(英文版)》Lattin等著机械工业出版社这本书有很多直观的感觉和解释,非常有意思。对数学要求不高,证明也不够好,但的确是“统计书”,不是数学书。

3、《Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed影印版)》Johnson & Wichem 著中国统计出版社

个人认为是国内能买到的最好的多元统计书了。Amazon 上有人评论,评价很高的。不过据王学民老师说,这本书的证明还是有不太清楚,老外实务可以,证明实在不咋的,呵呵

四、时间序列

1、《商务和经济预测中的时间序列模型》弗朗西斯著

Amazon 上五星推荐的书,讲了很多很新的东西也非常实用。我看完才知道,原来时间序列不知有AR(1) MA(1)啊,哈

2、《Forecasting and Time Series an applied approach(third edition)》Bowerman & Connell 著本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法,附上了SAS和Minitab程序

五、抽样

1、《抽样技术》科克伦著张尧庭译

绝对是该领域最权威,最经典的书了。王学民老师说:这本书不是那么好懂的,数学系的人,就算看得懂每个公式,未必能懂它的意思(不是数学系的人,还是别看了吧)。

2、《Sampling: Design and Analysis(影印版)》Lohr著中国统计出版社

讲了很多很新的方法,无应答,非抽样误差,再抽样,都有讨论。也很不好懂,当时偶是和《Advance Microeconomic

Theory》一起看的,后者被许多人认为是梦魇,但是和前者一比,好懂多了。主要还是理念上的差距。我们的统计思想和数据感觉有待加强啊

六、软件及其他

1、《SAS软件与应用统计分析》王吉利张尧庭主编

好书啊!!!!

2、《SAS V8基础教程》汪嘉冈编中国统计出版社

主要讲编程,没怎么讲统计。如果想加强SAS编程可以考虑。

3、《SPSS11统计分析教程(基础篇)(高级篇)》张文彤北京希望出版社

当初第一次看这本书,发现怎么几乎都看不懂,尤其是高级篇,现在终于搞清楚了:)

4、《金融市场的统计分析》张尧庭著广西师范大学出版社

张老师到底是大家,薄薄的一本书,言简意言简意赅,把主要的金融模型都讲清楚了。看完会发现,分析金融单单数学模型还是纸上谈兵,必须加上统计模型和统计方法才能真正应用。本书用的多元统计(代数知识)比较深

补充:.<调查中的非抽样误差>:作者:(美)J.T.莱斯勒//金勇进译

出版社:中国统计出版社

3.<随机过程>:作者:(美)Sheldon M.Ross

出版社:中国统计出版社

4.<非参数统计分析>:作者:王静龙//梁小筠

出版社:高等教育出版社

5.<统计决策论及贝叶斯分析>:作者:(美)James O.Berger

出版社:中国统计出版社

2009-12-17 13:20

统计学优秀著作

离散多元分析理论与实践

作者:Yvonne M.M.Bishop,Stephen E.Fienberg,Paul W.Hol land出版日期:1998-03 ISBN:750372348

主要内容:引言、计数数据的结构模型、完备表的最大似然估计、正式的拟合优度:综合统计量与模型选择、不完备表的最大似然估计、封闭总体大小的估计、度量变化的模型、方表的分析:对称性与边缘均匀性、模型的选取与拟合接近程度的评价:实用方面、交叉分类中估计和检验的其他方法、关联性和一致性的度量、格子概率的伪贝叶斯估计、离散数据的抽样模型、渐近方法、参考文献、数据集索引、名词索引

生存数据分析的统计方法

作者:〖美〗elisat出版日期:1998-04

ISBN:750372447

主要内容:序、引论、生存时间的函数、生存数据分析的例子、估计生存函数的非参数方法、比较生存分布的非参数方法、若干著名的生存分布及其应用、拟合生存分布的图方法和拟合优度检验、生存分布的解析估计方法、比较两个生存分布的参数方法、与生存时间相关的预后因素的辩认、与二值性数据相关的风险因素的辩认、临床试验的计划和设计、临床试验的计划和设计、附录A Newton-Raphson法、附录B计算机程序GAMPLOT、附录C统计表、参考文献、索引。

随机过程

作者:(美)Sheldon M.Ross出版日期:1997-07

ISBN:750372295

主要内容:序言、基础知识、泊松过程、更新理论、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、布朗运动与其它的马尔可夫过程、随机游动与鞅、随机序关系

实验设计与分析

作者:(美)D.C.蒙哥马利著//汪仁官出版日期:1998-06

ISBN:750372448

主要内容:引言、简单比较实验、单因素实验:方差分析、关于单因素实验的进一步论述、随机化区组,拉丁方,与有关的设计、不完全区组设计、析因设计导引、平方和与期望均方的计算法则、2析因设计、2析因实验的混区设计、二水平分式析因设计、有关析因设计和分式析因设计的一些其他专题、套设计或分级设计、带随机化约束的多因素实验、回归分析、响应曲面法与设计、协方差分析

寿命数据中的统计模型和方法

作者:(加拿大)劳立斯著//茆诗松出版日期:1998-03

ISBN:750372446

本书介绍:本书的目的是对该领域进行较全面的介绍,而不将兴趣过分集中在某个应用领域。这本书中很多例子虽然是来自工程和生物科学,然而它们的方法可广泛使用。它包含各种参数模型及其有关的统计方法,非参数方法和图方法。

统计决策论及贝叶斯分析

作者:(美)James O.Berger出版日期:1998-05

ISBN:750372533

主要内容:前言、基本概念、效用与损失、先验信息和主观概率、贝叶斯分析、极小极大分析、不变性、预后验与序贯分析、完备类和基本完备类、附录一:常见的统计密度、附录二:第四章的补充、附录三:第七章中的严格证明、参考文献、符号与缩写、内容索引应用线性回归、

作者:(美)S.韦斯伯特格(S.Weisberg)出版日期:1998-03

ISBN:750372346

统计学

作者:(美)Freedman D. 魏宗舒等出版日期:1997-01

ISBN:750371966

主要内容:第一版序第二版序第一部分实验设计第1章对照实验第2章观察研究第二部分描述性统计第3章直方图第4章平均数和标准差第5章数据的正态近似第6章测量误差第7章点和线的描绘第三部分相关与回归第8章相关第9章再谈相关第10章回归第11章回归的均方根误差第12章回归直线第四部分概率第13章机会是什么?第14章再谈机会第15章二项系数第五部分机会变异第16章平均数律第17章期望值与标准误差第18章概率直方图的正态近似第六部分抽样第19章抽样调查第20章抽样中的机会误差第21章百分数的准确性第22章估量就业与失业第23章平均数的精度第七部分机会模型第24章测量误差模型第25章遗传学中的机会模型第八部分显著性检验第26章显著性检验第27章再论平均数检验第28章检验第29章显著性检验的更准确的考虑

非线性回归分析及其应用

作者:(美)Douglas M. Bates (加拿大)Donald G.Watts 出版日期:1997-11

ISBN:750372294

九几年出版的经典书,有一定的收藏价值。

分别上传,供下载需要的。印象中可能还缺少四本:抽样调查、调查中的非抽样误差、探索性数据分析、金融与经济周期预测

书评:从网上收集整理而来,有10本书的

这套书是由国外的华人统计学者和国内自己的统计牛人们集中在一起选出来的,但是翻译的水平参差不齐。一方面由于译者的中文水平明显有限(有几本是组织研究生翻译的,然老师统稿。不是说学生的水平不行,但是这几本书里的确充满了乱七八糟的句子);另一方面是因为,有些领域在国内接近于空白,没有可资借鉴和考证的文本,又假若由一些本就没有在国外相关领域熏陶浸染的人来翻译的话,这些人自己就吃不透,翻译起来自然更显吃力了。

《方差估计引论》

原著名:Introduction to Variance Estimation

原著作者:[美]Kirk M.Wolter

主译人员:王吉利、李毅校译人员:冯士雍、邹国华

书评:近年来,抽样调查在我国得到愈来愈广泛的应用,它的重要性和作用也日益被各方面所接受和认识。众所周知,抽样调查的主要目的是对总体目标量进行估计,而估计量的方差则是衡量抽样调查的精度,特别是有关抽样误差的一个重要标准。因此对估计量的方差进行控制与估计是抽样设计与分析中的一个十分重要的技术问题。一般的抽样调查教科书在介绍各种抽样方法时,虽然也涉及针对这种抽样方法的目标量估计的方差估计,但是由于实际中真正使用的抽样方案绝少只是一种抽样方法的单独使用,往往是多种方法的结合。根据这种实际抽样所得的复杂样本的方差估计的理论与方法过去只是散见在学术性论文中,

K.M.Wolter所著的《方差估计引论》是有关这个领域的第一本学术性专著。(中国科学院系统科学研究所冯士雍)

《应用线性回归》

原著名:Applied Linear Regression(Second Edition)

原著作者:[美]S.Weisberg

主译人员:王静龙

校译人员:柴根象

书评:统计学是一门应用性很强的科学,它既是一门科学,又是一门艺术。读了韦斯伯格的《应用线性回归》一书,会使人对统计学的这些特征有更深刻的理解。回归分析,作为统计学的一个重要分支,在自然和社会的各个领域之中都有广泛的应用。注意应用以及应用的艺术正是韦斯伯格的《应用线性回归》一书的最显著的特色。虽然线性回归理论与方法给出了分析各种领域变量关系的基本框架,但是要把这些理论与方法成功地应用于实际问题的分析,还需要相当的分析艺术与技巧。因此,该书在系统阐述线性回归分析的理论与方法时,并不是把重点放在有关数学公式的推导上,而是注重于通过实例来剖析这些理论与方法所蕴含的统计思想及其应用艺术。该书收集有大量的实例,这些实例取材广泛,内容丰富,作者逐一对这些分别来自生物、医学、工业、农业、经济以及物理和自然等领域的实际问题运用线性回归模型进行了详尽、生动的分析。在这些分析中,作者从每一问题的实际背景出发,通过恰当的变量变换和尺度选择等技巧,使每个实例的分析结论都十分贴切,充分显示出了作者高超的统计应用艺术。《应用线性回归》一书共12章,不仅系统地阐述了线性回归分析的经典内容,而且还介绍了近二十年来线性回归分析领域的许多新思想和新发展。全书从简单线性回归模型和普通最小二乘法开始,逐步扩展到多元线性回归模型和广义加权最小二乘法。进而又阐述了线性回归诊断以及相关的各种问题,如异常值、异方差性、多重共线性、模型的非线性、随机误差的正态性假设、虚拟变量和不完全数据等等。并对回归预测中的内插法和外推法进行了专门的讨论。最后,还介绍了非最小二乘估计中的稳健估计如M-估计和有偏估计如岭回归估计,以及线性回归的一些推广如逻辑斯谛回归等等。全书内容相当丰富,但结构却很简洁,书中正文部分着力于回归理论与方法的思想背景及其应用的阐述,并没有繁琐的数学公式推导,而是将一些重要的数学推导放在书末附录之中,从而使全书着重应用的主题十分突出,统计应用的艺术也得以充分展现。韦斯伯格的《应用线性回归》是美国的一本优秀的统计教科书,适合我国高等院校统计专业本科生作为教材或教学参考书学习使用,也适合我国医学、农学、生物、工学以及经济管理等各专业的本科生作为教学参考书阅读使用。此外,该书还特别值得我国大中专院校统计专业的教师一读,相信会对每位教师有许多启迪。实际上,阅读韦斯伯格的《应用线性回归》一书,不仅可以学到系统的线性回

归分析理论和方法,而且还可以学到不少统计应用的艺术技巧。对于真正想掌握现代线性回归分析技术的人来说,细心地阅读该书,既是一个学习的求知过程,也是一个欣赏统计应用艺术的享受过程。(山西财经大学统计系雷钦礼)

《非线性回归分析及其应用》

原著名:Nonlinear Regression Analysis and its Application

原著作者:[美]Douglas M.Bates [加拿大]Donald G.Watta

主译人员:韦博成

校译人员:张尧庭

书评:非线性回归是回归领域中的一个非常重要的方面,在物理、化学、生物、医学、制药业、工业、市场和工商管理等各领域有重要的应用价值.我国关于这方面的论著不多,有的也着重于数学理论、定理及公式的推导,几乎没有或极少涉及有关的实际数据的建模、计算和分析.我国的确需要一本这方面的优秀的理论和应用并重的充满案例的教科书和参考书.Bates和Watts所写的“非线性回归分析及其应用”一书恰好适合中国有关读者的需要.

这本书的起点并不高.具有微积分(包括其中的曲率和微分方程的简单概念)、线性代数以及一些几何知识足以开始学习此书.几乎所有章节都包含了大量的实际数据和实际数据的计算,所有的例子都贯穿全书,并附有大量的图形和表格,有力地配合了对模型和方法的理解.该书的最大特点是利用几何直观来解释难以从分析式子来理解的非线性回归的概念.为此,该书由浅入深地从线性回归开始引进各种曲面,曲线,投影,向量,曲率等几何概念来解释线性和非线性回归的本质.该书占有一半正文内容的头三章是主体部分,介绍了线性和非线性回归的概念、几何意义和对参数及模型的推断和有关计算.其中大部分内容专门进行实例分析的训练;通过实例,介绍了从数据、建模、模型选择到如何分析最后结果的从头到尾的全过程.第四章则介绍了多元响应模型的情况.这一部分包含了非线性回归最基本的理论和方法.非线性回归的一个重要应用是在化学动力学和药物动力学上的由微分方程组定义的模型.这种模型在(即使在国外的)一般的回归书上是不多见的.而在相应的化学动力学和药物动力学的论著上,又往往没有充分的非线性模型的论述和计算方法.本书通过实例讨论了有关的理论和计算问题.很有参考价值.本书最后提供了对非线性回归的改进方法以及为了理解本书的几何而作的关于曲率的一些解释,为有这方面兴趣的理论研究人员提供了很好的补充材料.本书的另一个特点是在书后附有相当于前面正文四分之一篇幅的附录.该附录包括了书中实例及习题中的全部24个数据,以及有关计算的算法和相应的计算程序.本书的翻译者对非线性回归分析及有关的微分几何问题十分熟悉,是这方面的专家.他们的翻译认真准确,文字流畅.本书填补了我国这方面出版物的一个空白.为实际工作者和理论研究人员难得的参考书及有关方面研究生的教科书.相信通过认真学习本书,读者可以通过几何论述深刻理解非线性回归的基本概念和方法,同时可以通过对实际数据的计算得到解决应用问题的从建模到进行推断等各方面的训练. (中国人民大学统计学系吴喜之)

《离散多元分析:理论与实践》

原著名:Discrete Multivariate Analysis:Theory an d Practice

原著作者:[美]Yvonne M.M.Bishop,Stephen E.Fienberg,Paul W.Hol land

主译人员:张尧庭校译人员:史宁中

书评:本书是国际上有关离散数据统计分析的最著名的著作之一。在离散多元分析领域,它可作为一本权威的著作和教科书,对离散多元分析的理论研究和方法应用起了重要的推动作用。随着我国改革开放的深入,市场经济的发展,以及社会的进步,各种各样的市场调查,

社会调查和民意测验,以及各种医学、临床试验、健康卫生和生物等领域里的试验研究和观察研究越来越重要。离散多元分析就是针对各种调查和研究中常常出现的离散或定性数据提出的统计理论和分析方法。国内关于离散数据统计分析的专著和教科书还很少,这一领域的理论研究和应用研究也都还较薄弱。该译本的出版将会大大推动国内离散数据统计的理论和实践的发展。本书可作为高等院校高年级本科和研究生的统计教材,也是统计学、生物、医学、社会学、政治学等其它领域的专家和学者的一本很好的统计理论研究和实际应用的参考书。本书的翻译、印刷和装订的质量都很高,是一本值得珍藏的统计名著。(北京大学概率统计系耿直)

《时间序列分析:预测与控制》

原著名:Times Series Analysis:Forecasting an d Control(Third Edition)

原著作者:[美]George E.P.Box[英]Gwilym M.Jenkins[美]Gregory C.Reinsel

主译人员:顾岚校译人员:范金城

书评:看摆在面前的这本书,由中国统计出版社出版的现代外国统计学优秀著作译丛:“时间序列分析--预测与控制”,我深深地被打动了。虽然,我没有可能见过该书的作者,也没有可能亲耳聆听几位统计学大家的教诲,但看到翻译的这本书,如同听到了他们娓娓的阐述,仿佛看到了他们在形象地演示。时间序列分析,有那么多不易理解的名词概念,有那么多复杂、纷繁的公式,一般人看起来常常感觉头痛,而三位作者却以极其通俗的语言,运用大量的实例,深入浅出而形象地阐明时间序列分析的精髓,使读者免去过多数学公式推导证明的繁杂,而很快掌握实践的技巧。这对于不是专门从事时间序列分析理论研究的读者来说,实在是一件幸事。这对于应用统计方向的学生来说,也是一本极好的教材。由于阐述的精练、简捷,作为教材,也为教师讲授留有了很大的空间。对于应用统计方向的学生来说,学会运用各种统计方法分析研究现实的经济与社会问题,是至关重要的。该书不仅在阐述内容时注意运用实例,书后所配习题也侧重于培养学生运用的能力。该书是为应用统计方向学生开设时向序列分析课程的一本很好的范例教材。(中国人民大学统计学系易丹辉)《随机过程》

原著名:Stochastic Processes

原著作者:[美]Sheldon M.Ross

主译人员:何声武

校译人员:史定华

书评:虽然我国已出版了一批关于随机过程的专著或教科书。但是这些教科书主要是为研究概率论或随机过程方向的研究生所写的,主要的兴趣是数学体系的完整和为未来的对随机过程本身或更深入的数学研究打下基础。然而,对于那些非纯粹数学方向的学生和理论与实际工作者来说,这些书的内容过深,太专门,起点也比较高,但范围又相对较窄,不很适用。从另一方面来说,即使概率论方向的纯数学研究生也需要一本开拓视野,启发思维的简明扼要的随机过程教科书。美国加利福尼亚大学伯克莱分校应用概率专家,著名教授

S.M.Ross所写的“随机过程”一书恰好满足我国广大应用和理论等各方面读者的需要。十五年来,该书已经被美国的许多著名大学选为包括统计专业在内的各领域的研究生(和本科生)的教科书,是一本公认的优秀的教材,受到各方面的好评。这本书不需要测度论及高深的数学知识。微积分和初等概率论的知识对于学会本书是足够的。尽管如此,该书在第一章还是介绍了虽然不很深,但是很重要的基础知识,给予那些离开课堂较久或手头缺乏概率论参考书的读者以不少方便。该书以应用为导引但又绝不回避重要的理论概念和数学推导,以加深

对问题的理解。该书的内容包括泊松过程,更新理论,马尔可夫链,随机游动与鞅和随机序关系等常用的随机过程。所有过程都具有实际背景。选材宽窄及深度都很合适,为进一步的应用或理论研究打下了可靠的基础。除了在取材和内容深浅方面的特点之外,该书在写作中体现了一个概率论大师对随机过程本质的透彻的理解。这体现在该书以浅显易懂的直观方式,由浅入深地以颇具函默的概率论观点而不是以枯燥的纯数学的分析方式透彻地揭示了各种

复杂概念的本质。这种论述方式,对于即使是纯数学的研究生,也有不可估量的好处。该书的大量例子和习题,除了其中作为熟悉理论的练习之外,力图以应用作为背景。既深刻又能引起读者兴趣。这对于学好这一门课程起着十分重要的作用。在该书的后面,还附有一些习题选解和答案,可作为内容的延伸和帮助,给读者以方便。该书由熟悉该方向的专家翻译。译文准确清楚。它在我国的出版填补了一个重要的空白。该书易教易学,为统计、运筹、医学、生物、工业、经济、商务、工程和管理等方向的研究生及本科生、理论及实际工作者提供了一本难得的优秀教科书和方便的参考书。(中国人民大学统计学系吴喜之)《寿命数据中的统计模型与方法》

原著名:Statistical Models and Methods for Lifetime Data

原著作者:[加拿大]https://www.sodocs.net/doc/4010845065.html,wless

主译人员:茆诗松

校译人员:葛广平

书评:《寿命数据中的统计模型与方法》一书是加拿大统计学家https://www.sodocs.net/doc/4010845065.html,wless总结了六

十年代以来在工程、医学和生物科学中迅猛发展起来的处理寿命数据的模型与方法而写成的,对这一领域进行了全面的介绍。成书之后畅销不衰,至今仍是这方面的主要参考书和研究生教科书。笔者八十年代初在美国哥伦比亚大学攻读博士学位时,该书就是“生存分析”课程两本基本教材之一。这本书共分十章,内容为:基本概念和模型、寿命表、图及有关方法,指数分布的统计方法,威布尔和极值分布的推断方法,几个其它模型的推断方法,参数回归模型,比例危险及有关的回归模型的无分布方法,非参数方法和无分布方法,拟合优度检验,以及多变量模型和随机过程模型。在每一章结束时都放了一节“问题与补充”,可供读者加深对该章内容理解作练习之用,同时也是该章内容的补充和推广。几个附录综述了部分读者可能不熟悉的一些统计理论,最后列出的丰富的参考文献几乎包含了这方面所有的重要文章,无疑为初学者提供了极大的方便。这本书的写法有明显的特点,即以讲授方法为主,配以不少含有实际数据的例子。这种做法的好处是使读者较为容易地掌握所述之方法,也看到了实际背景,便于举一反三。当然,另一方面也诚如作者所说“为保持这本书有一个合理的篇幅,不得不简述或完全省略一些在处理细节方面很有用的专题”,上面提及的“问题与补充”

和参考文献则为此作了弥补。这本书的译者是茆诗教授与他的学生们。茆诗教授一直从事这方面的工作,作出了很多贡献。这本书中译本的问世,对推动我国寿命数据处理的研究有非常积极的作用。应当指出,原著发表以来又有十多年了,这十多年中寿命数据的处理方法又有了长足的进展,出现了大量的文献,也有若干专著。这方面的研究仍是当前统计学的研究热点之一,国际上已形成了一支强大的研究队伍。不过无论怎么说,这本书仍不失其重要性,初学者或专家都会从中得到不少收获。(复旦大学郑祖康)

《生存数据分析的统计方法》

原著名:Staistical Methods for Survival Data Analysis(Second Edition)

原著作者:[美]Elisa T.Lee

主译人员:陈家鼎、戴中维校译人员:孙山泽、房祥忠、刘力平

书评:生存数据泛指涉及一定事件的时间数据。事件可以是生命死亡、疾病的发生、产品的失效、一种处理的反应等等。生存数据除生存时间准确知道的完全数据外,更多的是在研究结束时,某些个体还没有出现所关心的事件,这些个体的确切生存时间是不知道的,即数据是删失的。生存数据分析已经成为现代数理统计学的一个重要分支。Lee,E.T.编著,陈家鼎、戴中维翻译的《生存数据分析的统计方法》是这一领域一本优秀的专著。该书对读者的数学知识要求不高,有基本的概率论和数理统计知识和一些代数、微积分训练即可。因而它不但可作为统计专业学生的教科书或参考书,同时也是生物学、医学、保险精算、社会学及工程学等领域需要分析生存数据的工作者和学生的一本很好的教材。(北京大学概率统计系孙山泽)

《金融与经济周期预测》

原著名:Forecasting Financial and Economic Cycles

原著作者:Michael P.Niemira,Philip A.Klein

主译人员:邱东校译人员:何宝善

书评:经济总是处于不停的发展运动之中,扩张与紧缩交替,高峰与低谷相映,发达国家和许多发展中国家的历程都表明,经济发展中存在着周期性波动的现象,各国的差别只是在周期长度不一和变动幅度大小不同而已。

在全球经济走向一体化的今天,一国或几国的经济波动又会通过各国之间的经济联系传播扩散,影响到其他国家。因此,如何正确地把握经济波动规律,预测经济发展趋势,避免本国经济增长出现大起大落,促进经济健康发展,是摆在我们每一个经济工作者面前的重要任务。《金融与经济周期预测》一书,为我们提供了一本非常有用的参考书。本书的两位作者都是经济周期研究方面的专家,有着深厚的理论根底和丰富的实践经验,本书包括了二次大战以来研究经济周期方面的有关研究成果,是关于经济周期方面包括了经济计量、分析和预测方法的经典性教科书。本书的特点是既有理论,又有应用,系统而又全面,适合各种不同类型的读者。无论是投资家、企业家、银行家、交易商,还是政府部门管理人员、科研部门研究人员、大专院校师生等,都可以从本书中找到自己所需要的东西,并从中获益。本书的翻译非常出色,适合中国的语言习惯,绝无长句和倒装句,使得本书具有良好的可读性。(中国社会科学院数量经济与技术经济研究所沈利生)

《统计决策论及贝叶斯分析》

原著名:Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis(Second Edition)

原著作者:[美]James O.Berger

主译人员:贾乃光校译人员:吴喜之

书评:《统计决策论及贝叶斯分析》是美国著名贝叶斯统计学家J.O.Berger的一本专著,该书把1950年到1985年间贝叶斯学派鼎盛时期的重要成果都包含在内,并按循育渐近的原则从引进二种非样本信息(先验信息和后果信息)开始逐步介绍贝叶斯分析与决策的基本思想、具体方法、只要具备微积分、概率与统计基本知识就可读懂全书,所以该书也是一本很好的专业课教材,一本贝叶斯统计的入门书,不少美国大学统计系都把该书前四章作为研究生教材使用,后四章让学生自己阅读并作专题研究。在我校我也多次试用这一方法,收效甚佳,学生得益匪浅。半年后即可开展贝叶斯分析的应用与研究。本书的译稿在十年前就阅读过,这次出版译者又作了全面认真的修订,这本书的数学部分是容易翻译的,可观点部分是难于翻译的,这不仅要有较高的英语水平,还要有深厚的统计学基础。译者在这方面是花费了很大的精力的,因国内贝叶斯统计方面的书只有屈指可数几本,能够参考的中文书也很少,

翻译此书完全是一种创造的劳动,能准确地把Berger的思想用中文表达出来,实属不易,感觉此书中文版基本上做到了这一点,容易被人们读懂,不难了解其义,这为在国内普及和推广贝叶斯分析与决策论是做了一件十分有意义的工作。(华东师范大学统计系茆诗松)

医学统计学案例分析 (1)

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 医学统计学案例分析(1) 案例分析四格表确切概率法【例 1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效,某医师将 27 例急性心肌梗塞患者随机分成两组,分别给予中药和西药治疗,结果见表 1-4。 经检验,得连续性校正 2 =3.134,P>0.05,差异无统计学意义,故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。 表 1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物中药西药合计有效 12(9.33) 6(8.67)无效 2(4.67) 7(4.33)合计 14 13 27 有效率(%) 85.7 46.2 66.7 18 9 【问题 1-5】(1)这是什么资料?(2)该资料属于何种设计方案?(3)该医师统计方法是否正确?为什么?【分析】 (1) 该资料是按中西药的治疗结果(有效、无效)分类的计数资料。 (2) 27 例患者随机分配到中药组和西药组,属于完全随机设计方案。 (3) 患者总例数 n=27<40,该医师用 2 检验是不正确的。 当 n<40 或 T<1时,不宜计算 2 值,需采用四格表确切概率法(exact probabilities in 22 table)直接计算概率案例分析-卡方检验(一)【例 1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机抽取 140 例胃炎患者分成中药组和西药组,结果中药组治疗 80 例,有效 64 例,西药组治疗 60例,有效 35 例。 1 / 5

医学统计学考试重点整理

一、基本概念 1.总体与样本 总体:所有同质观察单位某种观察值(即变量值)的全体 样本:是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合 2.普查与抽样调查 普查:就是全面调查,即调查目标总体中全部观察对象 抽样调查:是一种非全面调查,即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本,对样本进行调查 3.参数与统计量 参数:总体的某些数值特征 统计量:根据样本算得的某些数值特征 4.Ⅰ型与Ⅱ型错误 假设检验的结论 真实情况拒绝H0不拒绝H0 H0正确Ⅰ型错误(ɑ) 推断正确(1 ?ɑ) H0不正确推断正确(1?β) Ⅱ型错误(β) Ⅰ型错误(ɑ错误): H0为真时却被拒绝,弃真错误 Ⅱ型错误(β错误): H0为假时却被接受,取伪错误 5.随机化原则与安慰剂对照 随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组,使每个研究对象都有同等机会被分配到各组中去,以平衡两组中已知和未知的混杂因素,从而提高两组的可比性,避免造成偏倚。(意义:①是提高组间均衡性的重要设计方法;②避免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚;③各种统计学方法均建立在随机化基础上) 安慰剂对照:是一种常用的对照方法。安慰剂又称伪药物,是一种无药理作用的制剂,不含试验药物的有效成分,但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样,不能被受试对象和研究者所识别。(安慰剂对照主要用于临床试验,其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚,并提高依从性。安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响,显示试验药物的效应) 6.误差与标准误(区分率与均数) ㈠均数 抽样误差:由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。 标准误:是指样本均数的标准差,反映抽样误差大小的定量指标,其公式表示为S x =S/√n ㈡样本率 率的抽样误差:样本率p和总体率π的差异 率的标准误:样本率的标准差,公式为σp=√π(1-π)/n

生物统计学试题及答案

生物统计学考试 一.判断题(每题2分,共10分) √1. 分组时,组距和组数成反比。 ×2. 粮食总产量属于离散型数据。 ×3. 样本标准差的数学期望是总体标准差。 ×4. F分布的概率密度曲线是对称曲线。 √5. 在配对数据资料用t检验比较时,若对数n=13,则查t表的自由度为12。 二. 选择题(每题3分,共15分) 6.x~N(1,9),x1,x2,…,x9是X的样本,则有() x N(0,1)B.11 - x ~N(0,1)C.91 - x ~N(0,1)D.以上答案均不正确 7. 假定我国和美国的居民年龄的方差相同。现在各自用重复抽样方法抽取本国人口的1%计 算平均年龄,则平均年龄的标准误() A.两者相等 B.前者比后者大 D.不能确定大小 8. 设容量为16人的简单随机样本,平均完成工作需时13分钟。已知总体标准差为3分钟。 若想对完成工作所需时间总体构造一个90%置信区间,则() u值 B.应用t分布表查出t值 C.应用卡方分布表查出卡方值 D.应用F分布表查出F值 9. 1-α是() A.置信限 B.置信区间 C.置信距 10. 如检验k (k=3)个样本方差s i2 (i=1,2,3)是否来源于方差相等的总体,这种检验在统计上称为 ( )。 B. t检验 C. F检验 D. u检验 三. 填空题(每题3分,共15分) 11. 12. 13. 已知F分布的上侧临界值F0.05(1,60)=4.00,则左尾概率为0.05,自由度为(60,1) 的F 14. 15.已知随机变量x服从N (8,4),P(x < 4.71)(填数字) 四.综合分析题(共60分)

医学统计学试题及答案

医学统计学试题及答案 The latest revision on November 22, 2020

医学统计学 一、选择题 1、根据某医院对急性白血病患者构成调查所获得的资料应绘制( B ) A 条图 B 百分条图或圆图 C线图 D直方图 2、均数和标准差可全面描述 D 资料的特征 A 所有分布形式B负偏态分布C正偏态分布D正态分布和近似正态分布 3、要评价某市一名5岁男孩的身高是否偏高或偏矮,其统计方法是( A ) A 用该市五岁男孩的身高的95%或99%正常值范围来评价 B 用身高差别的假设检验来评价 C 用身高均数的95%或99%的可信区间来评价 D 不能作评价 4、比较身高与体重两组数据变异大小宜采用( A ) A 变异系数 B 方差 C 标准差 D 四分位间距 5、产生均数有抽样误差的根本原因是( A ) A.个体差异 B. 群体差异 C. 样本均数不同 D. 总体均数不同

6. 男性吸烟率是女性的10倍,该指标为( A ) (A)相对比(B)构成比(C)定基比(D)率 7、统计推断的内容为( D ) A.用样本指标估计相应的总体指标 B.检验统计上的“检验假设” C. A和B均不是 D. A和B均是 8、两样本均数比较用t检验,其目的是检验( C ) A两样本均数是否不同 B两总体均数是否不同 C两个总体均数是否相同 D两个样本均数是否相同 9、有两个独立随机的样本,样本含量分别为n1和n2,在进行成组设计资料的t 检验时,自由度是( D ) (A) n1+ n2 (B) n1+ n2 –1 (C) n1+ n2 +1 (D) n1+ n2 -2 10、标准误反映( A ) A 抽样误差的大小 B总体参数的波动大小

医学统计学试题与答案

医学统计学试题及答案 习题 《医学统计学》第二版(五年制临床医学等本科生用) (一)单项选择题 1.观察单位为研究中的( d )。 A.样本 B. 全部对象 C.影响因素 D. 个体 2.总体是由( c )。 A.个体组成 B. 研究对象组成 C.同质个体组成 D. 研究指标组成 3.抽样的目的是(b )。 A.研究样本统计量 B. 由样本统计量推断总体参数 C.研究典型案例研究误差 D. 研究总体统计量 4.参数是指(b )。 A.参与个体数 B. 总体的统计指标 C.样本的统计指标 D. 样本的总和 5.关于随机抽样,下列那一项说法是正确的( a )。 A.抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取 B.研究者在抽样时应精心挑选个体,以使样本更能代表总体 C.随机抽样即随意抽取个体 D.为确保样本具有更好的代表性,样本量应越大越好 6.各观察值均加(或减)同一数后( b )。 A.均数不变,标准差改变 B.均数改变,标准差不变 C.两者均不变 D.两者均改变 7.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用( a )。 A.变异系数 B.差 C.极差 D.标准差 8.以下指标中(d)可用来描述计量资料的离散程度。 A.算术均数 B.几何均数 C.中位数 D.标准差 9.偏态分布宜用(c)描述其分布的集中趋势。 A.算术均数 B.标准差 C.中位数 D.四分位数间距 10.各观察值同乘以一个不等于0的常数后,(b)不变。 A.算术均数 B.标准差 C.几何均数 D.中位数 11.( a )分布的资料,均数等于中位数。 A.对称 B.左偏态 C.右偏态 D.偏态 12.对数正态分布是一种( c )分布。

(完整word版)医学统计学试题和答案

(一)单项选择题 3.抽样的目的是(b )。 A.研究样本统计量 B. 由样本统计量推断总体参数 C.研究典型案例研究误差 D. 研究总体统计量 4.参数是指(b )。 A.参与个体数 B. 总体的统计指标 C.样本的统计指标 D. 样本的总和 5.关于随机抽样,下列那一项说法是正确的( a )。 A.抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取 B.研究者在抽样时应精心挑选个体,以使样本更能代表总体 C.随机抽样即随意抽取个体 D.为确保样本具有更好的代表性,样本量应越大越好 6.各观察值均加(或减)同一数后( b )。 A.均数不变,标准差改变 B.均数改变,标准差不变 C.两者均不变 D.两者均改变 7.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用( a )。 A.变异系数 B.差 C.极差 D.标准差 8.以下指标中(d)可用来描述计量资料的离散程度。 A.算术均数 B.几何均数 C.中位数 D.标准差 9.偏态分布宜用(c)描述其分布的集中趋势。 A.算术均数 B.标准差 C.中位数 D.四分位数间距 10.各观察值同乘以一个不等于0的常数后,(b)不变。 A.算术均数 B.标准差 C.几何均数 D.中位数 11.( a )分布的资料,均数等于中位数。 A.对称 B.左偏态 C.右偏态 D.偏态 12.对数正态分布是一种( c )分布。 A.正态 B.近似正态 C.左偏态 D.右偏态 13.最小组段无下限或最大组段无上限的频数分布资料,可用( c )描述其集中趋势。 A.均数 B.标准差 C.中位数 D.四分位数间距 14.( c )小,表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。 A. 变异系数 B.标准差 C. 标准误 D.极差 15.血清学滴度资料最常用来表示其平均水平的指标是( c )。 A. 算术平均数 B.中位数 C.几何均数 D. 平均数

医学统计学案例分析(1)

案例分析—四格表确切概率法 【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效,某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组,分别给予中药和西药治疗,结果见表1-4。经检验,得连续性校正χ2=3.134,P>0.05,差异无统计学意义,故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。 表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较 药物有效无效合计有效率(%)中药12(9.33)2(4.67)1485.7 西药 6(8.67)7(4.33)1346.2 合计1892766.7【问题1-5】 (1)这是什么资料? (2)该资料属于何种设计方案? (3)该医师统计方法是否正确?为什么? 【分析】 (1) 该资料是按中西药的治疗结果(有效、无效)分类的计数资料。 (2) 27例患者随机分配到中药组和西药组,属于完全随机设计方案。 (3) 患者总例数n=27<40,该医师用χ2检验是不正确的。当n<40或T<1时,不宜计算χ2值,需采用四格表确切概率法(exact probabilities in 2×2 table)直接计算概率 案例分析-卡方检验(一) 【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组,结果中药组治疗80例,有效64例,西药组治疗60例,有效35例。该医师采用成组t检验(有效=1,无效=0)进行假设检验,结果t=2.848,P=0.005,差异有统计学意义检验(有效=1,无效=0)进行进行假设检验,结果t=2.848,P=0.005,差异有统计学意义,故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别,中药疗效高于西药。

【问题1-1】 (1)这是什么资料?(2)该资料属于何种设计方案? (3)该医师统计方法是否正确?为什么?(4)该资料应该用何种统计方法?【分析】(1) 该资料是按中西药疗效(有效、无效)分类的二分类资料,即计数资料。(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组,属于完全随机设计方案。(3) 该医师统计方法不正确。因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别,适用于正态或近似正态分布的计量资料,不能用于计数资料的比较。(4) 该资料的目的是通过比较两样本率来推断它们分别代表的两个总体率有无差别,应用四格表资料的 X2检验(chi-square test)。 【例1-2】 2003年某医院用中药和西药治疗非典病人40人,结果见表1-1。 表1-1 中药和西药治疗非典病人有效率的比较 药物有效无效合计有效率(%) 中药西药14(11.2) 2 (4.8) 14(16.8) 10 (7.2) 28 12 50.0 16.7 步骤如下: 1.建立检验假设,确定检验水准 H 0:两药的有效率相等,即π 1 =π 2 H 1:两药的有效率不等,即π 1 ≠π 2 2.计算检验统计量值 (1) 计算理论频数根据公式计算理论频数,填入表7-2的括号内。 (2) 计算χ2值 具体计算略。

医学统计学考试重点

考试题型: 名词解释10个 选择20个 填空题20个 简答4-5个 讨论分析1-2题 计算1-2题 绪论 2选1 总体:总体(population)指特定研究对象中所有观察单位的测量值。可分为有限总体和无限总 体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体。 样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其测量结果的集合称为样本(sample)。样本应具有代 表性。所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本。 3选1 小概率事件:我们把概率很接近于0(即在大量重复试验中出现的频率非常低)的事件称为小概率事件 P值:结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。一般结果≤0.05被认为是有统计学意义 小概率原理:一个事件如果发生的概率很小的话,那么可认为它在一次实验中是不会发生的,数学上称之小概率原理。统计学中,一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。 资料的类型(3选1) (1)计量资料:对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小,所得的资料称为 计量资料(measurement data)。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的,表 现为数值大小,一般有度量衡单位。如某一患者的身高(cm)、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、 脉搏(次/分)、血压(KPa)等。 (2)计数资料:将观察单位按某种属性或类别分组,所得的观察单位数称为计数资料 (count data)。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的,表现为互不相容的 类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数;治疗一批患者,其治疗效果为有效、无效 的人数;调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。 (3)等级资料:将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组,所得各组的观察 单位数,称为等级资料(ordinal data)。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可分为治 愈、好转、有效、无效或死亡,各种结果既是分类结果,又有顺序和等级差别,但这种差别 却不能准确测量;一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。 等级资料与计数资料不同:属性分组有程度差别,各组按大小顺序排列。 等级资料与计量资料不同:每个观察单位未确切定量,故亦称为半计量资料。 2选1 抽样误差(sampling error )是指样本统计量与总体参数的差别。在总体确定的情 况下,总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 系统误差:由于测量仪器结构本身的问题、刻度不准确或测量环境改变等原因,在多次测量时所产生的,总是

生物统计学答案 第一章 统计数据的收集与整理

第一章 统计数据的收集与整理 1.1 算术平均数是怎样计算的?为什么要计算平均数? 答:算数平均数由下式计算:,含义为将全部观测值相加再被观测值的个数 除,所得之商称为算术平均数。计算算数平均数的目的,是用平均数表示样本数据的集中点, 或是说是样本数据的代表。 1.2 既然方差和标准差都是衡量数据变异程度的,有了方差为什么还要计算标准差? 答:标准差的单位与数据的原始单位一致,能更直观地反映数据地离散程度。 1.3 标准差是描述数据变异程度的量,变异系数也是描述数据变异程度的量,两者之间有什么不同? 答:变异系数可以说是用平均数标准化了的标准差。在比较两个平均数不同的样本时所得结果更可靠。 1.4 完整地描述一组数据需要哪几个特征数? 答:平均数、标准差、偏斜度和峭度。 1.5 下表是我国青年男子体重(kg )。由于测量精度的要求,从表面上看像是离散型数据,不要忘记,体重是通过度量得到的,属于连续型数据。根据表中所给出的数据编制频数分布表。 66 69 64 65 64 66 68 65 62 64 69 61 61 68 66 57 66 69 66 65 70 64 58 67 66 66 67 66 66 62 66 66 64 62 62 65 64 65 66 72 60 66 65 61 61 66 67 62 65 65 61 64 62 64 65 62 65 68 68 65 67 68 62 63 70 65 64 65 62 66 62 63 68 65 68 57 67 66 68 63 64 66 68 64 63 60 64 69 65 66 67 67 67 65 67 67 66 68 64 67 59 66 65 63 56 66 63 63 66 67 63 70 67 70 62 64 72 69 67 67 66 68 64 65 71 61 63 61 64 64 67 69 70 66 64 65 64 63 70 64 62 69 70 68 65 63 65 66 64 68 69 65 63 67 63 70 65 68 67 69 66 65 67 66 74 64 69 65 64 65 65 68 67 65 65 66 67 72 65 67 62 67 71 69 65 65 75 62 69 68 68 65 63 66 66 65 62 61 68 65 64 67 66 64 60 61 68 67 63 59 65 60 64 63 69 62 71 69 60 63 59 67 61 68 69 66 64 69 65 68 67 64 64 66 69 73 68 60 60 63 38 62 67 65 65 69 65 67 65 72 66 67 64 61 64 66 63 63 66 66 66 63 65 63 67 68 66 62 63 61 66 61 63 68 65 66 69 64 66 70 69 70 63 64 65 64 67 67 65 66 62 61 65 65 60 63 65 62 66 64 答:首先建立一个外部数据文件,名称和路径为:E:\data\exer1-5e.dat 。所用的SAS 程序和计算结果如下: proc format; value hfmt 56-57='56-57' 58-59='58-59' 60-61='60-61' 62-63='62-63' 64-65='64-65' 66-67='66-67' 68-69='68-69' 70-71='70-71' 72-73='72-73' 74-75='74-75'; run; n y y n i i ∑== 1

医学统计学考试(详细)

医学统计学基本概念 1.医学统计学是以医学理论为指导,应用概率论与数理统计的有关原理和方法,研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。 2.统计工作的步骤:(1)设计(2)收集资料(3)整理资料(4)分析资料;或者分三步:(1)研究设计(2)资料分析(3)结论。 3.定量资料:又称为数值变量资料,特点:(1)各观察值之间有量的差别;(2)数据间有连续性。它是指变量的取值不止是可列个,而是可取某区间[a,b],(-oo,oo) 上的一切值。 4.定性资料:又称为分类资料、分类变量资料(包括二项分类、多项分类资料),特点:(1)各观察值之间有质的差别;(2)数据间有离散性。它是指变量的取值有 限的,至多是可列多个。附:无序分类:二项分类、多项分类 5.等级资料:又称为半定量资料,有序分类,指各类之间有程度的差别。特点:()各观察单位间或者相同,或者存在质的差别;(2)各等级间只有顺序,而无数值 大小,故等级之间不可度量。 6.个体individual:即每个观察单位。 7.总体population:根据研究目的确定的同质观察单位的全体。 8.样本:是从总体中随机抽取部分观察单位,其实测值的集合。样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。 9.参数parameters:描述某总体特征的统计指标称为总体参数,简称参数。如总体均数、总体标准差等。特点:参数是未知的,固有的,不变的! 10.统计量:描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量,简称统计量。特点:统计量是已知的,变化的,有误差的! 11.概率probability:是描述随机事件发生的可能性大小的数值。常用P表示。它的大小界于0和1之间。 12.随机事件:(1)可重复性:相同条件下可重复进行;(2)随机性:出现两种机两种以上结果;(3)偶然性:实验前不能肯定将出现哪种结果。 13.频率的稳定性:在重复试验中,事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p,频率的这一特性称为频率的稳定性。 14.概率的统计定义:频率的稳定性充分说明随机事件出现的可能是事物本身固有的一种客观属性,因而是可以被认识和度量的。这个常数p就称为事件A出现的概 率(probability),记作P(A) 或P。这一定义称为概率的统计定义。它是事件A发生的可能性大小的一个度量。容易看出,频率为一变量,是样本统计量,而概率为常数,是一总体参数。实践中,当试验次数足够多时,可以近似地将频率作为概率的一个估计。 15.小概率原理:当某事件发生的概率小于或等于0.05时,统计学通常称该事件为小概率事件,其涵义为该事件发生的可能性很小,进而认为其在一次抽样中不可能 发生,此即为小概率原理。 16.同质(homogeneity):性质相同的事物称为同质的。 17.变异(variation):同质的事物内个体之间或同一个体重复测量间的差别称为变异。 18.参考值范围(reference interval)又称正常值范围(normal range)。由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异,而且同一个人的某些指标还会随着时间、 机体内外环境的改变而变化,因此需要确定其波动范围,即正常值范围,简称正常值(normal value)。 19.正常值范围(normal ranges),是指绝大多数正常人的某指标范围。 20.抽样误差(sampling error):由于抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异。 21.标准误(standard error):样本统计量的标准差称为标准误。样本均数的标准差称为均数的标准误。 22.参数估计:由样本信息估计总体参数称为参数估计,包括点估计和区间估计。 23.点估计(point estimation) :直接用样本统计量作为总体参数的估计值。这种估计方法简单,但未考虑抽样误差的大小。 24.区间估计(interval estimation) :按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围,这个范围称作可信度为1-α的可信区间(confidence interval, CI),又 称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 25.可信度为1-α的可信区间的确切涵义是:每100个样本所算得的100(1-α)%可信区间,平均有100(1-α)个包含了总体参数。如取α=0.05,则每100个样本所算得 的100个95%可信区间,平均有95个包含总体参数在内,有5个不包含总体参数。 26.可信区间的两个要素:第一个要素是可靠性,常用可信度1-α的大小表示;第二个要素是精确性,常用可信区间的长度CU-CL衡量。 27.均数95%可信区间,其涵义是:如果重复100次抽样,每次样本含量均为n,每个样本均按(见课本P42)构建可信区间,则在此100个可信区间内, 理论上有95个包含总体均数,而有5个不包含总体均数。 28.可信度为95%的CI的涵义:每100个样本,按同样方法计算95%的CI,平均有95%的CI包含了总体参数。这里的95%,指的是方法本身!而不是某个区间! 29.第一类错误(I型错误):拒绝了实际上成立的H0假设,称为“假阳性”, 用α来表示。 30.第二类错误(II型错误):不拒绝实际上不成立的H0,称为“假阴性”,用β来表示。 31.检验效能(power of a test)或检验功效:1-β称检验效能(power of a test),过去称把握度。为当两总体确有差异,按检验水准α所能发现该差异的能力。1-β只取单 尾。 32.完全随机设计:根据某一试验因素,将试验对象完全按随机设计分为若干个组,每个组的样本例数可以相等,也可以不等,分别求出各组试验结果的均数,即为 单因素多个样本均数,单个因素可以有多个水平,R>2 33.随机区组设计又称配伍组设计(Random Block Design):即两因素多个样本均数的比较(或称两因素方差分析,two way analysis of variance)。 34.绝对数:在计数资料中,各组的观察数称绝对数。 35.相对数:是两个有联系的指标的比,计数资料的统计描述主要是相对数(relative number)。 36.率(rate):说明某现象发生的频率或强度,常用%、‰、1/万、1/10万等作单位,表示在一定范围内,某现象的发生数与可能发生某现象的总数之比。率的结果常 以保留1-2位整数为宜。

生物统计学期末复习题库及答案

第一章 填空 1.变量按其性质可以分为(连续)变量和(非连续)变量。 2.样本统计数是总体(参数)的估计值。 3.生物统计学是研究生命过程中以样本来推断(总体)的一门学科。 4.生物统计学的基本内容包括(试验设计)和(统计分析)两大部分。 5.生物统计学的发展过程经历了(古典记录统计学)、(近代描述统计学)和(现代推断统计学)3个阶段。 6.生物学研究中,一般将样本容量(n ≥30)称为大样本。 7.试验误差可以分为(随机误差)和(系统误差)两类。 判断 1.对于有限总体不必用统计推断方法。(×) 2.资料的精确性高,其准确性也一定高。(×) 3.在试验设计中,随机误差只能减小,而不能完全消除。(∨) 4.统计学上的试验误差,通常指随机误差。(∨) 第二章 填空 1.资料按生物的性状特征可分为(数量性状资料)变量和(质量性状资料)变量。 2. 直方图适合于表示(连续变量)资料的次数分布。 3.变量的分布具有两个明显基本特征,即(集中性)和(离散性)。 4.反映变量集中性的特征数是(平均数),反映变量离散性的特征数是(变异数)。 5.样本标准差的计算公式s=( )。 判断题 1. 计数资料也称连续性变量资料,计量资料也称非连续性变量资料。(×) 2. 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。(×) 3. 离均差平方和为最小。(∨) 4. 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值,称为众数。(∨) 5. 变异系数是样本变量的绝对变异量。(×) 单项选择 1. 下列变量中属于非连续性变量的是( C ). A. 身高 B.体重 C.血型 D.血压 2. 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析,可做成( A )图来表示. A. 条形 B.直方 C.多边形 D.折线 3. 关于平均数,下列说法正确的是( B ). A. 正态分布的算术平均数和几何平均数相等. B. 正态分布的算术平均数和中位数相等. C. 正态分布的中位数和几何平均数相等. D. 正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等。 4. 如果对各观测值加上一个常数a ,其标准差( D )。 A. 扩大√a 倍 B.扩大a 倍 C.扩大a 2倍 D.不变 5. 比较大学生和幼儿园孩子身高的变异度,应采用的指标是( C )。 A. 标准差 B.方差 C.变异系数 D.平均数 第三章 12 2--∑∑n n x x )(

医学统计学案例分析

案例分析—四格表确切概率法 【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效,某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组,分别给予中药和西药治疗,结果见表1-4。经检验,得连续性校正χ2=3.134,P>0.05,差异无统计学意义,故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。 表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较 药物有效无效合计有效率(%)中药12(9.33)2(4.67)1485.7 西药6(8.67)7(4.33)1346.2 合计1892766.7【问题1-5】 (1)这是什么资料? (2)该资料属于何种设计方案? (3) 该医师统计方法是否正确?为什么? 【分析】 (1) 该资料是按中西药的治疗结果(有效、无效)分类的计数资料。 (2) 27例患者随机分配到中药组和西药组,属于完全随机设计方案。(3) 患者总例数n=27<40,该医师用χ2检验是不正确的。当n<40或T<1 时,不宜计算χ2值,需采用四格表确切概率法(exact probabilities in 2×2 table)直接计算概率 案例分析-卡方检验(一) 【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效,随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组,结果中药组治疗80例,有效64例,西药组治疗60例,有效35例。该医师采用成组t检验(有效=1,无效=0)进行假设检验,结果t=2.848,P=0.005,差异有统计学意义检验(有效=1,无效=0)进行进行假设检验,结果t=2.848,P=0.005,差异有统计学意义,故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别,中药疗效高于西药。

【问题1-1】 (1)这是什么资料?(2)该资料属于何种设计方案? (3)该医师统计方法是否正确?为什么?(4)该资料应该用何种统计方法? 【分析】(1) 该资料是按中西药疗效(有效、无效)分类的二分类资料,即计数资料。(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组,属于完全随机设计方案。(3) 该医师统计方法不正确。因为成组t检验用于推断两个总体均数有无差别,适用于正态或近似正态分布的计量资料,不能用于计数资料的比较。(4) 该资料的目的是通过比较两样本率来推断它们分别代表的两个总体率有无差别,应用四格表资料的检验(chi-square test)。 【例1-2】 2003年某医院用中药和西药治疗非典病人40人,结果见 表1-1。 表1-1 中药和西药治疗非典病人有效率的比较 药物有效无效合计有效率(%) 中药西药14(11.2) 2 (4.8) 14(16.8) 10(7.2) 28 12 50.0 16.7 步骤如下: 1.建立检验假设,确定检验水准 H 0:两药的有效率相等,即π 1 =π 2 H 1:两药的有效率不等,即π 1 ≠π 2 2.计算检验统计量值 (1) 计算理论频数根据公式计算理论频数,填入表7-2的括号内。 (2) 计算χ2值

预防医学考试重点完整最新版

预 防 医 学 医学统计学 第一章医学统计学中的基本概念 1医学统计学中的基本概念 3选1 变异:由众多的、偶然的、次要的因素造成的个体之间的差异称为变异。 总体:总体(population)指特定研究对象中所有观察单位的测量值。可分为有限总体和无限总 体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体。 样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其测量结果的集合称为样本(sample)。样本应具有代 表性。所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本。 样本特性代表性随机性可靠性可比性 3选1 小概率事件:我们把概率很接近于0(即在大量中出现的频率非常低)的事件称为小概率事件。 P值:结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。一般结果≤0.05被认为是有统计学意义。 小概率原理:一个事件如果发生的概率很小的话,那么可认为它在一次实验中是不会发生的,数学上称之小概率原理。统计学中,一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。

资料的类型(3选1) (1)计量资料:对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小,所得的资料称为 计量资料(measurement data)。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的,表 现为数值大小,一般有度量衡单位。如某一患者的身高(cm)、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、 脉搏(次/分)、血压(KPa)等。 (2)计数资料:将观察单位按某种属性或类别分组,所得的观察单位数称为计数资料 (count data)。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的,表现为互不相容的 类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数;治疗一批患者,其治疗效果为有效、无效 的人数;调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。 (3)等级资料:将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组,所得各组的观察 单位数,称为等级资料(ordinal data)。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可分为治 愈、好转、有效、无效或死亡,各种结果既是分类结果,又有顺序和等级差别,但这种差别 却不能准确测量;一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。 等级资料与计数资料不同:属性分组有程度差别,各组按大小顺序排列。 等级资料与计量资料不同:每个观察单位未确切定量,故亦称为半计量资料。 3选1 抽样误差(sampling error )是指样本统计量与总体参数的差别。在总体确定的情 况下,总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数附近波动的随机变量。 系统误差:由于测量仪器结构本身的问题、刻度不准确或测量环境改变等原因,在多次测量时所产生的,总是偏大或总是偏小的误差,称为系统误差。它带有规律性,经过校正和处理,通常可以减少或消除。 随机测量误差:在收集原始资料时,仪器由于各种偶然因素造成同一对象多次测定的结果不一致。 统计的步骤(考填空题,四个空) 医学统计工作的内容 1.实验设计:设计内容包括资料收集、整理和分析全过程总的设想和安排。设计是整个研 究中最关键的一环,是今后工作应遵循的依据。 2.收集资料:应采取措施使能取得准确可靠的原始数据。 3.整理资料:简化数据,使其系统化、条理化,便于进一步分析计算。 4.分析资料:计算有关指标,反映事物的综合特征,阐明事物的内在联系和规律。分 析资料包括统计描述和统计推断。 实验设计的基本原则(考填空题,三个空) 随机化原则、对照的原则(对照的类型,对照的设置)、重复的原则。 对照的类型空白对照实验对照标准对照 自身对照相互对照历史对照安慰剂对照 2选1 参数:参数(paramater)是指总体的统计指标,如总体均数、总体率等。总体参数 是固定的常数。多数情况下,总体参数是不易知道的,但可通过随机抽样抽取有代表性的样 本,用算得的样本统计量估计未知的总体参数。 统计量:统计量(statistic)是指样本的统计指标,如样本均数、样本率等。样本 统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数附近波动的随机 变量。 完全随机设计常用的几种实验设计方法:配对设计和完全随机设计(名解2选1) 完全随机设计:完全随机设计仅涉及一个处理因素(但可为多水平),故又称单因素(one-way)设计。它是将受试对象按随机化的方法分配到各个处理组中,观察实验效应,临床试验中的随机对照试验也属于此类设计。 配对设计:是将受试对象按一定条件配成对子,再随机分配每对中的两个受试对象到不同处理组。配对的因素是影响实验效应的主要非处理凶素。 第二章集中趋势的统计描述 频数表的制作步骤以及频数分布表的用途(问答题) 频数分布表的编制步骤: 例:某市1982年50名7岁男童的身高(cm)资料如下,试编制频数表。 114.4117.2122.7124.0114.0110.8118.2116.7118.9118.1

2017福师《生物统计学》答案

一、单选题(共 32 道试题,共 64 分。) V 1. 最小二乘法是指各实测点到回归直线的 A. 垂直距离的平方和最小 B. 垂直距离最小 C. 纵向距离的平方和最小 D. 纵向距离最小 2. 被观察到对象中的()对象称为() A. 部分,总体 B. 所有,样本 C. 所有,总体 D. 部分,样本 3. 必须排除______因素导致“结果出现”的可能,才能确定“结果出现”是处理因素导致的。只有确定了______,才能确定吃药后出现的病愈是药导致的。 A. 非处理因素,不吃药就不可能出现病愈 B. 处理因素,不吃药就不可能出现病愈 C. 非处理因素,吃药后确实出现了病愈 D. 处理因素,吃药后确实出现了病愈 4. 张三观察到李四服药后病好了。由于张三的观察是“个案”,因此不能确定______。 A. 确实进行了观察 B. 李四病好了 C. 病好的原因 D. 观察结果是可靠的 5. 四个样本率作比较,χ2>χ20.05,ν可认为

A. 各总体率不同或不全相同 B. 各总体率均不相同 C. 各样本率均不相同 D. 各样本率不同或不全相同 6. 下列哪种说法是错误的 A. 计算相对数尤其是率时应有足够的观察单位或观察次数 B. 分析大样本数据时可以构成比代替率 C. 应分别将分子和分母合计求合计率或平均率 D. 样本率或构成比的比较应作假设检验 7. 总体指的是()的()对象 A. 要研究,部分 B. 观察到,所有 C. 观察到,部分 D. 要研究,所有 8. 以下叙述中,除了______外,其余都是正确的。 A. 在比较未知参数是否不等于已知参数时,若p(X>x)<α/2,则x为小概率事件。 B. 在比较未知参数是否等于已知参数时,若p(X=x)<α,则x为小概率事件。 C. 在比较未知参数是否大于已知参数时,若p(X>x)<α,则x为小概率事件。 D. 在比较未知参数是否小于已知参数时,若p(X

医学统计学试卷

《医学统计学》考查试卷(必修) ---------------------------------------- 说明:本试卷总计100分,全试卷共4页,完成答卷时间2小时。 ---------------------------------------- 一、填空(10小题,每小题2分,共计20分。) 1、统计学分为 和 两大部分。 2、统计思想是用样本 估计(或推测)总体 ,它是通过 和 来实现的。 3、统计步骤包括 、 、 、 。 4、统计资料分为 和 ,后者又分为 、 和 。 5、总体服从正态分布的数值资料,常用 与 来描述其集中趋势与离散趋势。 6、假设检验的原理是 。 7、假设检验得到 ,可认为差别无统计学意义, ,可认为差别有 统计学意义, ,可认为差别有高度统计学意义。 8、直线回归反映两个变量的 ,而直线相关反映的是两个变量的 。 9、2x 检验的思想可以概述为看 和 吻合程度如何。 10、秩和检验和Ridit 分析均属 ,前者关键是 ,后者关键是 。 二、选择题(有单选和多选,10小题,每小题1分,共计10分。) 1、当均数相差很大或量刚不同时,比较多个样本资料的离散趋势指标 应选 。 (1)极差 (2)变异系数 (3)方差 (4)标准差 2、总体均数95%的可信区间为 。 (1))96.1,96.1(s x s x +- (2))58.2,58.2(s x s x +-

(3))96.1,96.1(x x s x s x +- (4))58.2,58.2(x x s x s x +- 3、四个样本均数的比较,参数假设检验为 。 (1)0H :4321x x x x === (2) 1H :4321x x x x ≠≠≠ (3)0H :4321μμμμ=== (4)1H :4321μμμμ≠≠≠ 4、两样本均数比较,经t 检验差别有统计学意义时,P 越小,说明: 。 (1)两样本均数差别越大 (2)两总体均数差别越大 (3)越有理由认为两总体均数不同 (4)越有理由认为两样本均数不同 5、分类资料的配对设计差异性(或优势性)检验需选用 。 (1)Pearson-2x 检验 (2)CMH-2x 检验 (3)McNemar-2x 检验 (4)Fisher 的确切概率法 6、来自医院的资料可求得 。 (1)有效率 (2)无效率 (3)发病率 (4)死亡率 7、作直线相关分析,要求: 。 (1)X 和Y 变量总体均服从正态分布 (2)X 或Y 变量总体服从正态分布 (3)只要因变量Y 总体服从正态分布 (4)两变量总体服从不服从正态分布均可。 8、方差分析可用于 。 (1)两个样本均数的比较 (2)多个样本均数的比较 (3)回归系数的假设检验 (4)多个样本率的比较 9、Fisher 确切概率法可用于 。 (1)两个样本均数的比较 (3)多个样本均数的比较 (3)两个样本率的比较 (4)每组观察例数不太大的多个样本率的比较 10、等级资料(有序多分类资料),可采用的统计分析方法有 。 (1)2x 检验 (2)秩和检验 (3)Ridit 分析 (4)t 检验或F 检验 三、(本题10分)

医学统计学考试重点

医学统计学考试重点 The latest revision on November 22, 2020

一、基本概念 1.总体与样本 总体:所有同质观察单位某种观察值(即变量值)的全体 样本:是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合 2.普查与抽样调查 普查:就是全面调查,即调查目标总体中全部观察对象 抽样调查:是一种非全面调查,即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本,对样本进行调查 3.参数与统计量 参数:总体的某些数值特征 统计量:根据样本算得的某些数值特征 4.Ⅰ型与Ⅱ型错误 真实情况拒绝H 不拒绝H

H 正确Ⅰ型错误(ɑ) 推断正确(1ɑ) 不正确推断正确(1β) H Ⅱ型错误(β) 为真时却被拒绝,弃真错误 Ⅰ型错误(ɑ错误): H 为假时却被接受,取伪错误 Ⅱ型错误(β错误): H 5.随机化原则与安慰剂对照 随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组,使每个研究对象都有同等机会被分配到各组中去,以平衡两组中已知和未知的混杂因素,从而提高两组的可比性,避免造成偏倚。(意义: ①是提高组间均衡性的重要设计方法;②避免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚;③各种统计学方法均建立在随机化基础上)安慰剂对照:是一种常用的对照方法。安慰剂又称伪药物,是一种无药理作用的制剂,不含试验药物的有效成分,但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样,不能被受试对象和研究者所识别。(安慰剂对照主要用于临床试验,其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚,并提高依从性。安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响,显示试验药物的效应) 6.误差与标准误(区分率与均数)

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