Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA

книга

Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA

Здесь можно купить книгу "Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA " в печатном или электронном виде. Также, Вы можете прочесть аннотацию, цитаты и содержание, ознакомиться и оставить отзывы (комментарии) об этой книге.

Автор: С. Гашев, Ф. Бетляева, М. Лупинос

Форматы: PDF

Издательство: Тюменский государственный университет

Год: 2014

Место издания: Тюмень

ISBN: 978-5-400-01048-4

Страниц: 208

Артикул: 74766

Электронная книга

416 ₽

Купить и скачать

Читать фрагмент

Аннотация

Краткая аннотация книги "Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA"

Изложены методы анализа биологических данных на основе программы STATISTICA. Рассмотрены основные статистические понятия, одномерные и многомерные статистические методы, углубленные методы анализа, временные ряды и прогнозирование. Наглядные примеры, доступная форма изложения позволяют приобрести навыки самостоятельной постановки задач для контекстно-значимого массива данных, отбора метода анализа и интерпретации полученных результатов.
Предназначено для студентов направлений 020200 (020400) «Биология» и специальности 020501 «Биоинженерия и биоинформатика», аспирантов, научных работников, специалистов, занимающихся статистической обработкой данных и использующих современные компьютерные технологии.

Содержание

Содержание книги "Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA "

ВВЕДЕНИЕ
1. ТОЧЕЧНЫЕ И ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ
1.1. Точечные оценки параметров
1.2. Робастная оценка в программе STATISTICA
1.3. Интервальные оценки параметров
Задания для самостоятельной работы
Контрольные вопросы
2. ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ СРАВНЕНИЯ
2.1. Проверка нормальности эмпирического распределения
2.2. Параметрические критерии сравнения средних
2.3. Непараметрические критерии сравнения средних
2.3.1. Сравнение независимых выборок
2.3.2. Сравнение зависимых групп
2.3.3. Сравнение номинальных (категориальных) переменных
Задания для самостоятельной работы
Контрольные вопросы
3. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРНЫХ ЭФФЕКТОВ
3.1. Параметрические методы оценки факторных эффектов
3.2. Непараметрические методы оценки факторных эффектов
Задания для самостоятельной работы
Контрольные вопросы
4. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ВЫЖИВАЕМОСТИ
4.1. Описательные методы исследования цензурированных данных (таблицы времен жизни и распределения)
4.2. Метод множительных оценок Каплана–Мейера
4.3. Сравнение выживаемости в группах
Задания для самостоятельной работы
Контрольные вопросы
5. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СВЯЗИ МЕЖДУ ПРИЗНАКАМИ
5.1. Параметрические показатели связи
5.2. Факторный анализ
5.3. Регрессионный анализ
5.4. Непараметрические показатели связи
5.5. Оценка связи между номинальными величинами
Задания для самостоятельной работы
Контрольные вопросы
6. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
6.1. Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего
6.2. Сезонная декомпозиция
Задания для самостоятельной работы
Контрольные вопросы
7. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗА
7.1. Кластерный анализ
7.2. Дискриминантный анализ
Задания для самостоятельной работы
Контрольные вопросы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИХ ТАБЛИЦ
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ

Отзывы

Все отзывы о книге Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA

уi = 22()22ixxхXn keSS, где уi — теоретическое число наблюдений для данной величины хi; Sx — среднее квадратическое отклонение;  — постоянное число, равное 3,1416; е — основание натуральных логарифмов, равное 2,71828; (хi – X) — отклонение величины хi от среднего арифме-тического X; (хi – X) : Sx = t — нормированное отклонение; (хi – X)2 : 2 = t2 : 2. 2xSЗная n и Sx совокупности, выражая отклонение хi от X в нор-мированном отклонении t = (хi – X) : Sx, можно определить вели-чины теоретических частот и построить вариационный ряд. Теоретическая частота для любого значения х может быть опре-делена по таблице значений ординат нормальной кривой (табл. 6). Таблица 6 Значения функции 221( ) 2tf te (координаты нормальной кривой) t Сотые доли t 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0,0 3989 3989 3989 3988 3986 3984 3982 3980 3977 39730,1 3970 3965 3961 3956 3951 3945 3939 3932 3925 39180,2 3910 3902 3894 3885 3876 3867 3857 3847 3836 38250,3 3814 3802 3790 3778 3765 3752 3739 3726 3712 36970,4 3683 3668 3653 3637 3621 3605 3589 3572 3555 35380,5 3521 3503 3485 3467 3448 3429 3410 3391 3372 33520,6 3332 3312 3292 3271 3251 3230 3209 3187 3166 31440,7 3123 3101 3079 3056 3034 3011 2989 2966 2943 29200,8 2897 2874 2850 2827 2803 2780 2756 2732 2709 26850,9 2661 2637 2613 2589 2565 2541 2516 2492 2468 24441,0 2420 2396 2371 2347 2323 2299 2275 2251 2227 22031,1 2179 2155 2131 2107 2083 2059 2036 2012 1989 1965 — 33 —

С книгой "Математические методы в биологии: анализ биологических данных в системе STATISTICA" читают