Fundamentals of Biostatistics

第1章概述.

参考文献

第2章描述性统计

2.1绪言

2.2位置测度

2.3算术平均数的某些性质

2.4离散性测度

2.5方差与标准差的某些性质

2.6变异系数

2.7分组数据

2.8图示法

2.9病例研究1:儿童的神经及心理机能遭受铅暴露的效应研究

*2.10病例研究2:中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究

2.11摘要

练习题

参考文献

第3章概率

3.1绪言

3.2概率的定义

3.3某些有用的概率记号

.3.4概率的乘法规则

3.5概率的加法规则

3.6条件概率

*3.7bayes规则与筛选检验

3.8患病率与发病率

3.9摘要

练习题

参考文献

第4章离散概率分布

4.1绪言

4.2随机变量

4.3离散随机变量的概率质量函数

4.4离散随机变量的期望值

4.5离散随机变量的方差

4.6离散随机变量的累加分布函数

4.7排列与组合

*4.8二项分布

4.9二项分布的期望值

4.10泊松分布

4.11泊松概率的计算

4.12泊松分布的期望值与方差

4.13泊松分布与二项分布的近似

4.14摘要

练习题

参考文献

第5章连续概率分布

5.1绪言

5.2一般概念

5.3正态分布

5.4标准正态分布的性质

5.5转换n（μ，σ2）分布到n（0，1）分布

*5.6随机变量的线性组合

5.7二项分布的正态近似

5.8泊松分布的正态近似

5.9摘要

练习题

参考文献

第6章估计

6.1绪言

6.2总体与样本的关系

6.3随机数表

6.4随机化临床试验

6.5一个分布中均数的估计

*6.6疾病研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究

6.7方差的估计

6.8二项分布的估计

6.9泊松分布的估计

6.10单侧置信区间

6.11摘要

练习题

参考文献

第7章假设检验：单样本推断

7.1绪言

7.2一般概念

7.3正态分布均值的单样本检验：单侧备择

7.4正态分布均值的单样本检验：双侧备择

7.5检验的功效

7.6样本量的决定

7.7假设检验与置信区间的关系

7.8正态分布中方差的单样本卡方检验（h0：σ=σ20）

7.9二项分布的单样本检验

7.10泊松分布的单样本推断

*7.11病例研究：中年妇女吸烟对骨无机物密度的效应研究

7.12摘要

练习题

参考文献

第8章假设检验：两样本的推断

8.1绪言

8.2匹配t检验

8.3两匹配样本均值比较的区间估计

8.4等方差的两独立样本均值比较的t检验

8.5两独立样本均值比较的区间估计（等方差情形）

8.6两方差的相等性检验

8.7不相同方差下两个独立样本的t检验

8.8病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究

8.9奇异值的处理

8.10均值比较中样本量及功效的估计

*8.11纵向研究中样本量的估计..

8.12摘要

练习题

参考文献

第9章非参数检验

9.1绪言

9.2符号检验（匹配数据）

9.3wilcoxon符号-秩检验（匹配数据）

9.4wilcoxon秩-和检验

9.5病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究

9.6摘要

练习题

参考文献

第10章假设检验：类型数据

10.1绪言

10.2二项比例问题的两样本检验

10.3fisher精确检验

10.4两样本匹配数据中，二项比例的检验（mc nemar's test）

10.5在两个二项比例的比较中，样本量及功效的估计

10.6r×c列联表

10.7卡方拟合优度检验

10.8卡帕统计量

10.9摘要

练习题

参考文献

第11章回归和相关方法

11.1绪言

11.2一般概念

11.3拟合回归直线——最小二乘方法

11.4回归线中关于参数的推断

11.5线性回归的区间估计

11.6回归线的拟合优度

*11.7相关系数

*11.8相关系数的统计推断

11.9多重线性回归

11.10病例研究：铅暴露对儿童神经及心理机能的效应研究

11.11偏相关和多重相关

11.12秩相关

11.13摘要

练习题

参考文献

第12章多组样本的推断

12.1单向方差分析绪言

12.2单向方差分析——固定效应模型

12.3单向方差分析（anova）的假设检验——固定效应模型

12.4单向方差分析（anova）中，在指定组之间作比较

*12.5病例研究：妻那暴露对儿童神经及心理机能的效应研究

12.6双向方差分析

12.7kruskal-wallis检验

12.8单向anova——随机效应模型

12.9组（或类）内相关系数

12.10摘要

练习题

参考文献

第13章流行病研究中的设计与分析技术

13.1绪言

13.2研究设计

*13.3类型（属性）数据的效应测度

13.4混杂和分层

13.5分层的类型数据统计推断方法——mentel-haenszel检验

13.6分层类型数据中功效及样本量的估计

13.7多重logistic回归

*13.8再分析

*13.9等效性研究

13.10交叉设计

*13.11聚集性的二态数据

*13.12测量误差方法

13.13摘要

练习题

参考文献

第14章假设检验：人-时间数据

14.1人-时间数据中效应的测度

*14.2单样本发病率数据的统计推断

14.3两样本发病率数据的统计推断

*14.4人-时间数据的功效及样本量估计

14.5分层的人-时间数据的统计推断

*14.6分层的人-时间数据中功效及样本量的估计

14.7发病率数据中趋势性的检验

14.8生存分析的绪言

14.9生存曲线的估计：kaplan-meier估计

14.10对数-秩检验

14.11比例危险率模型

*14.12比例危险率模型中功效及样本量估计

14.13摘要

练习题

参考文献

附录

表1精确的二项概率pr（x=k）=（nk）pkq（n-k）

表2精确的泊松概率pr（x=k）=（e-μμk）/k！

表3正态分布

表41000个随机数字表

表5t分布的百分位数（td，μ）a

表6卡方（x2d，u）分布的百分位数n

表7a二项概率精确双侧100%×（1-α）置信区间（α=0.05）

表7b二项概率精确双侧100%×（1-α）置信区间（α=0.01）

表8泊松变量期望值（μ）的置信区间

表9f分布的百分位数（fd1，d2，p）

表10检验奇异值的统计量：esd（极端学生化偏差）的临界值（esdn，1-α，α=0.05，0.01）

表11wilcoxon符号-秩检验的双侧临界值

表12wilcoxon秩和检验双侧临界值

表13fisherz变换

表14spearman秩-相关系数双侧上临界值（rs）

表15在已知k=3（3组）及样本量下，kruskal-wallis检验统计量（h）的临界值与显著性水平α的关系

部分练习题答案（有*者）

流程图：统计推断方法

数据集索引

索引

应用索引...