Математическая статистика в биологии - все книги по дисциплине. Издательство Лань

Пособие включает классические и современные методы статистического анализа данных, начиная с основ теории вероятностей и заканчивая методами регрессионного анализа, дисперсионного анализа и анализа временных рядов. Особое внимание уделено практическому применению статистических методов в медицине и биологии, включая обработку и интерпретацию медико-биологических данных.

Учебное пособие посвящено дисциплине «Статистика» («Общая теория статистики», «Прикладная статистика»), которая занимает особое место в содержании бакалаврских программ «Агрономия», «Биология», «Менеджмент», «Экономика», магистерских программ «Агрономия», «Бизнес-информатика», «Финансы и кредит». Уникальность книги состоит в том, что авторы дают собственное оригинальное решение проблем статистической сводки и группировки данных, абсолютных и относительных величин, средних величин и вариаций, рядов динамики в профессиональный сфере деятельности. В методическом плане интерес представляют практические задания и контрольные вопросы, которые позволят усвоить теоретический материал и сформировать у обучающихся практические навыки, необходимые при работе с различными статистическими данными.  
Учебное пособие предназначено для студентов экономических и иных направлений подготовки, где используются методы статистического анализа, а также работающих специалистов и ученых-практиков.

Непараметрические критерии статистики, предложенные в последние десятилетия для биологии, отличаются меньшей трудоемкостью вычислений и эффективностью при любых формах распределений от традиционных параметрических критериев, что делает целесообразным их применение даже в тех случаях, когда форма распределения неизвестна.

Пособие предназначено для широких кругов исследователей во всех областях сельскохозяйственной биологии и ветеринарной медицины, студентов, магистрантов, аспирантов и преподавателей. В нём рассмотрены различные непараметрические критерии, к которым приданы статистические таблицы, позволяющие применять непараметрические критерии при разном объеме выборок — от 25 до 26 и более наблюдений, а также приведены примеры их применения, описана методика выбора наиболее адекватного критерия в каждом случае.