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Parts
- P1 · 1.1.1 基本概念和学科内涵1
- P2 · 1.1.2 基本概念和学科内涵2
- P3 · 1.2.1 生物统计学发展简史1
- P4 · 1.2.2 生物统计学发展简史2
- P5 · 1.3.1 推断统计学的发展阶段1
- P6 · 1.3.2 推断统计学的发展阶段2
- P7 · 1.4.1 20世纪40年代后生物统计学的重大发展
- P8 · 1.5.1 生物统计学主要术语1
- P9 · 1.5.2 生物统计学主要术语2
- P10 · 1.6 生物统计学步骤与内容
- P11 · 2.1 概率论的基本概念1
- P12 · 2.2 概率论的基本概念2
- P13 · 2.3 随机变量及其分布
- P14 · 2.4 随机变量的数字特征
- P15 · 2.5 数理统计的基本概念
- P16 · 3.1 从统计思维角度认识数据
- P17 · 3.2 认识数据的思维模式
- P18 · 3.3.1 正态分布原理1
- P19 · 3.3.2 正态分布原理2
- P20 · 4.1 预备知识
- P21 · 4.2 从分布到推断
- P22 · 4.3.1 正态分布蕴含的统计思想1
- P23 · 4.3.2 正态分布蕴含的统计思想2
- P24 · 4.4 中心极限定理
- P25 · 4.5 样本均数抽样分布
- P26 · 4.6 统计推断基本思想
- P27 · 4.7.1 参数估计基本原理1
- P28 · 4.7.2 参数估计基本原理2
- P29 · 4.7.3 参数估计基本原理3
- P30 · 4.8.1 假设检验基本原理1
- P31 · 4.8.2 假设检验基本原理2
- P32 · 5.1 推断单一总体均数的理论基础
- P33 · 5.1.1 两独立样本均数之差的置信区间估计
- P34 · 5.1.2 两独立样本均数比较的假设检验
- P35 · 5.1.3 两独立样本方差之比的抽样分布
- P36 · 5.1.4 两独立样本方差之比的置信区间估计
- P37 · 5.1.5 两独立样本的方差齐性检验
- P38 · 5.1.6 两非独立样本均数之差的抽样分布
- P39 · 5.1.7 配对设计资料的统计推断
- P40 · 5.1.7.1 多个样本均数的抽样分布
- P41 · 5.1.7.2 总变异的分解
- P42 · 5.1.7.3 变异组分的分布
- P43 · 5.1.8 多个样本方差的抽样分布
- P44 · 5.2 x²分布:推断单一总体方差的理论基础
- P45 · 5.3 单一总体均数的置信区间估计
- P46 · 5.4 单一总体方差的置信区间估计
- P47 · 5.5 单一样本均数的假设检验
- P48 · 5.6 单一样本的正态性检验
- P49 · 5.7 正态性变换
- P50 · 5.8 单一样本的非正态总体的推断
- P51 · 5.9 两独立样本均数之差的抽样分布
- P52 · 6.1 单一样本率的抽样分布
- P53 · 6.2 单一总体率的置信区间估计
- P54 · 6.3 单一样本率的假设检验
- P55 · 6.4 两样本率之差的抽样分布
- P56 · 6.5 两样本率之差的置信区间估计
- P57 · 6.6 两样本率比较的假设检验
- P58 · 6.7 拟合优度统计量的抽样分布
- P59 · 7.1 相关系数的抽样分布
- P60 · 7.2 回归系数的抽样分布
- P61 · 8.1 学科内涵:统计方法 统计思维 统计思想
Description
参考教材 1.《统计学的世界》,David S. Moore, William I. Notz, 中信出版社,2003年11月1日; 2.《数理统计学简史》,陈希儒,湖南教育出版社,2002; 3.《医学统计学》,李晓松,人民卫生出版社; 4.《数理统计讲义》,何志坚 https://bookdown.org/hezhijian/book/est.html 2019-12-30; 5.《概率论与数理统计》,陈希孺,中国科学技术大学出版社 中国科学技术大学出版社,2009年2月第一版; 6.《概率论基础 (第三版)》,李贤平,高等教育出版社,2010; 7.Fundamentals of Biostatistics (8th Edition), 作者:Bernard Rosner, Publisher: Brooks Cole.2015; 8.Introduction to the Practice of Statistics (8th Edition), David Moore, George McCabe, Bruce Craig. Publisher: W. H. Freeman.2014; 9.医学统计学 高等教育出版社 第四版 2020年 李晓松主编。 来源:山东大学 主讲教师:薛付忠 袁中尚 本课程将医学统计学原理与数据科学思维深度融合,有效衔接复杂统计理论与生物医学数据分析实践;学习者通过课程学习,可系统领悟统计学核心方法,逐步具备解决医学科研设计与数据分析问题所需的知识、能力及专业素养。