生命科学数据处理与MATLAB应用(第2版)

本书主要讲述生命科 学数据处理中的共性问题 ，以MATLAB语言为工具 ，以应用为目的，全面、 系统而简洁地介绍了生命 科学中常用的数据处理方 法。理论联系实际，通俗 易懂，有助于读者较快的 掌握。内容主要包括生物 统计学、生命科学中的数 值方法、生命科学实验数 据处理方法、生命科学中 的数学模型及其求解、生 命科学实验设计、生命科 学中的常用软件等几个部 分，具体实例涉及到生命 科学中的各个领域，相对 突出重点。 本书可以作为生物技 术、生物工程等相关专业 高年级本科生、研究生的 参考书籍，也可以作为从 事生命科学领域工作的科 技人员的参考书。

第1章 绪论 1.1 生命科学数据处理与计算机应用 1.2 常用于生命科学的统计分析软件概述 第2章 数与图表 2.1 近似值和舍人误差 2.2 截断误差和泰勒级数 2.3 统计图表 第3章 MATLAB基础 3.1 引言 3.2 MATLAB的语言结构 3.2.1 MATLAB工作方式 3.2.2 MATLAB常用字符与函数 3.3 矩阵、变量、运算和表达式 3.3.1 矩阵的输入 3.3.2 矩阵的运算 3.3.3 向量及下标 3.3.4 数组及其运算 3.3.5 关系和逻辑运算符 3.4 绘图和控制语句 3.4.1 二维图形函数 3.4.2 控制流 3.5 MATLAB在线帮助 第4章 生物统计学基础 4.1 随机变量的分布 4.1.1 随机变量的分布函数 4.1.2 正态分布 4.2 随机变量的数字特征——数学期望和方差 4.3 样本的特征值和常见分布 4.3.1 样本的平均值和方差 4.3.2 重要的统计分布 4.3.3 其他常用的统计量分布 4.4 参数估计 4.4.1 点估计 4.4.2 区间估计 4.5 假设检验 4.6 MATLAB统计工具箱应用简介 4.6.1 概率分布和统计 4.6.2 参数估计与假设检验 4.6.3 常用统计图制作 第5章 生命科学实验数据的误差分析 5.1 实验数据的测量误差 5.1.1 随机误差和系统误差 5.1.2 测量误差的表示 5.2 随机误差 5.3 随机误差的传递 5.3.1 随机误差的传递计算 5.3.2 间接测量的误差传递公式的应用 5.3.3 随机误差的分配 5.4 实验数据的预处理 5.4.1 拉依达准则 5.4.2 格鲁布斯法 5.4.3 狄克逊法 5.5 系统误差 5.5.1 系统误差的研究特性 5.5.2 系统误差的规律 5.5.3 发现系统误差的方法 5.5.4 减少和消除系统误差的方法 第6章 一元线性回归与多项式插值 6.1 回归分析与最小二乘法 6.1.1 简单实验数据的处理方法 6.1.2 回归分析 6.1.3 最小二乘法原理 6.2 实验数据的一元线性回归 6.2.1 一元线性回归 6.2.2 一元线性回归方程的显著性检验和方差分析 6.3 多项式插值法 6.3.1 多项式插值 6.3.2 插值多项式的余项 6.4 三次样条插值 6.4.1 分段插值法 6.4.2 三次样条插值法 6.5 应用MATIAB进行一元函数的拟合和插值计算 6.5.1 多项式回归polyfit 6.5.2 多项式插值 第7章 多元线性回归 7.1 矩阵与线性方程组求解 7.1.1 线性方程组的一般求解 7.1.2 矩阵分解求解 7.1.3 线性方程组的迭代法求解 7.2 多元线性回归 7.2.1 二元线性回归 7.2.2 多元线性回归分析 7.2.3 多元回归方程的显著性检验和方差分析 7.3 逐步回归法 7.4 多元线性回归与实验数据平滑 7.5 回归方程的预测和控制 7.5.1 回归方程的预测 7.5.2 回归随机误差的控制 7.6 多元线性回归在MATLAB中的实现 7.6.1 多元线性回归regress 7.6.2 逐步回归在MATLAB中的实现 第8章 非线性模型的求解 8.1 非线性方程的求解 8.1.1 数值法求解的基本思想 8.1.2 初值估计 8.1.3 简单迭代法 8.1.4 用.MATLAB求解非线性方程 8.2 非线性方程组的求解 8.3 非线性模型的线性化 8.3.1 常用函数式的线性化转换 8.3.2 多元函数线性化的扩展 8.4 非线性模型的拟合 8.5 非线性回归模型的检验 8.5.1 机理检验 8.5.2 方差检验 8.5.3 残差分析 8.5.4 模型的检验和选择 8.6 非线性回归在MATLAB中的实现 8.7 最优化方法及MATLAB优化求解 8.7.1 最优化简介 8.7.2 MATLAB在优化中的应用 第9章 微分方程模型的求解 9.1 数值微分与数值积分 9.1.1 数值微分 9.1.2 数值积分 9.2 常微分方程初值问题的数值解法 9.3 用MATLAB求常微分方程的数值解法 9.3.1 采用ODE语句求解常微分方程 9.3.2 一阶微分方程组与高阶微分方程的求解 9.4 微分方程模型的参数求解 第10章 生命科学中的数学模型建立 10.1 实验数据处理和数学模型的建立 10.1.1 实验数据的一般处理程序 10.1.2 数学模型的一般建立过程 lO.2 数学模型的建立方法 10.2.1 数学模型的建立 10.2.2 模型参数的估计 10.2.3 模型的鉴别 10.3 数学模型的选择 10.3.1 数学模型的类型 10.3.2 黑箱模型介绍 10.3.3 数学模型的合理选择 10.4 生命科学中的数学模型特征 10.4.1 生命科学中的建模 10.4.2 生命科学中的数学模型类型 第11章 生命科学中常见的数学模型 11.1 生物传递模型 11.2 生物种群的指数增长模型 11.3 生物种群相互作用模型 11.4 传染病模型 11.5 生态数学模型 11.6 药物动力学模型 11.7