生物统计学习题与详解--聚文网

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编辑推荐

习题量大，解答详细。

内容简介

本书与宁康主编的《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》配套使用。
本书汇集生物统计学的大量习题，这些训练对掌握生物统计学这门学科十分必要。全书共有1000多道习题，内容涵盖生物统计学基础、传统生物统计学及其应用、生物大数据的特征与挑战、生物大数据与概率统计模型、面向生物大数据挖掘的深度学习。本书习题均有答案或提示。
本书习题通俗易懂，具有一定的深度和广度，可以作为生物统计学、生物大数据和机器学习相关课程的教学参考书，也可以作为生物学、统计学、机器学习、生物大数据等领域科学工作者的参考书。

作者简介

宁康，华中科技大学生命科学与技术学院教授，博士生导师，生物信息与系统生物学系系主任，湖北省楚天学者特聘教授。目前主持国家自然科学基金项目、科技部重大研究计划课题等。已在Gut、Genome Biology、Bioinformatics、Nucleic Acids Research、PLoS Genetics、Plant Cell等生物学、医学和生物信息学很好学术期刊发表学术论文50余篇，其中以第一作者或通讯作者发表SCI论文30余篇，文章总引用超过2000次，H指数23（Google Scholar）。获得软件著作权6项，申请国家发明专利20余项。担任Scientific Reports、Genomics Proteomics & Bioinformatics等国际期刊编委。担任中国生物工程学会-计算生物学与生物信息学专业委员会委员，中国计算机协会-生物信息学专业委员会委员、中国遗传学会-生物大数据专业委员会委员，中国计算机学会-生物信息学专业委员会委员等。担任英国生物技术与生物科学研究理事会（UK-BBSRC）等基金评委。教授“生物统计学”、“生物信息学”等课程，并是4届iGEM金牌团队的指导老师。详细情况请参见：http://www.microbioinformatics.org/。

第1章生物统计学基础/1
一、名词解释/1
二、单项选择题/3
三、多项选择题/15
四、简答题/18
五、计算题/20
第2章传统生物统计学及其应用/24
一、名词解释/24
二、单项选择题/25
三、多项选择题/30
四、简答题/31
五、计算题/32
第3章生物大数据的特征与挑战/44
一、名词解释/44
二、单项选择题/45
三、多项选择题/48
四、简答题48
五、计算题50
第4章生物大数据与概率统计模型/53
一、名词解释/53
二、单项选择题/58
三、多项选择题/82
四、简答题/96
五、计算题/112
第5章面向生物大数据挖掘的深度学习/116
一、名词解释/116
二、单项选择题/119
三、多项选择题/123
四、简答题/126
五、计算题/138
附录A 箱线图绘制/139
附录B 标准正态分布表/140
附录C t分布上侧分位数表/142
附录D F分布临界值表/144
附录E 伽马分布/147
附录F 泊松分布/148
附录G 贝叶斯推断/149
附录H 马尔科夫模型/150
附录I 隐马尔科夫模型/152
附录J K均值聚类过程/154
附录K 深度学习框架/156
参考答案/158
参考文献/198

生物统计学习题与详解

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