生命科学中的数学与统计学

出版时间：2009-8  出版社：科学出版社  作者：麦肯齐  页数：175  

内容概要

“精要速览系列(Instant Notes Series)”丛书是同外教材“Best Seller”榜的上榜教材。该系列结构新颖，视角独特；重点明确，脉络分明；图表简明清晰；英文自然易懂，被国内多所重点院校选用作为双语教材。    全书包括11章，分别是数字在生命科学巾的应用、度量与单位、资料处理与表示方法、数学基础知识、数学应用、变化率：微分、变化率：积分、方程、方程应用、统计学基础知识、统计检验方法的选择。    本书适合普通高等院校生命科学、医学、农学等相关专业使用，也可作为双语教学参考教材使用。

作者简介

作者：(英国)麦肯齐(aulay Mackenzie)

书籍目录

A  数字在生命科学中的应用B  度量与单位  B1  度量的类型  B2  国际单位制  B3  溶液的配制C  资料处理与表示方法  C1  资料处理  C2  资料的表示方法D  数学基础知识  D1  数值处理：代数学  D2  三角学  D3  指数与对数E  数学应用  E1  pH，比尔定律和缩放比例  E2  生物关系的界定：函数F  变化率：微分  F1  求解斜率和速率  F2  其他函数G  变化率：积分  G1  积分与积分方法  G2  位置、速度和加速度  G3  积分方法  G4  曲线累积面积  G5  数值积分H  方程  H1  微分方程  H2  差分方程I  方程应用  I1  人口增长  I2  物体热量的散失  I3  化学动力学J  统计学基础知识  J1  统计学概念  J2  试验设计  J3  统计检验K  统计检验方法的选择  K1  统计模型与变异  K2  连续型资料的统计方法  K3  计数资料的统计方法  K4  复杂数据资料的统计方法

章节摘录

插图：Mathematics and statistics are important in the life sciences because scientificstudy of any type depends on quantification. It is rarely possible to be able tomake any interpretation, diagnosis, analysis or deduction without measure-ments or counts or some kind. So, whilst your main interest may beimmunology or coral reef ecology, nutrition or biotechnology, you need to havea grasp of the basic tools to handle numbers. This book aims to give you a basictoolkit in an accessible and digestible format to help your forays into yourchosen field.The group of related sciences which includes algebra, geometry and calculus isknown as mathematics. The inter-relationships between numbers, quantities,shapes and space are studied by using special notation.The detection of patterns in large data sets, such as frequently encountered inthe life sciences, is facilitated by statistics, which is a branch of mathematicsrather than a separate discipline. Crudely, the role of general mathematics canbe described as 'taming' the numerical patterns in data, while statistics inter-prets the patterns.Biological systems differ from some other sciences, such as engineering andphysics, in that the genetic variation between individual organisms, andbetween populations and species creates a vast diversity in responses andpatterns. This means that biological data has a tendency to be 'noisy'. This isparticularly true in ecological studies, where multiple biological and other envi-ronmental factors may be impacting upon the data set. For this reason, rigor-ously detecting patterns in biological data requires particularly careful analysis,and indeed the field of statistics has partly grown out of the analysis requiredfor biological applications.

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