生物统计与数学模型课程教学大纲
《生物统计学》课程教学大纲
《生物统计学》课程教学大纲课程名称：生物统计学课程类别：专业选修课适用专业：生物技术考核方式：考查总学时、学分：32学时 2 学分其中实验学时：0 学时一、课程教学目的生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象与试验调查资料的一门学科，是生物学各专业的一门必修课程。
课程系统介绍生物统计学的基本概念、统计资料的收集与整理和描述统计方法。
讲授显著性检验、方差分析、卡方检验、相关与回归分析的基本原理以及试验设计的原则方法。
使学生系统掌握所需的生物统计学基本知识，基本原理和基本技能，培养学生具有生物学试验设计的基本能力和对试验资料进行统计分析处理的能力。
二、课程教学要求使学生掌握生物统计学的基本概念、统计资料的收集与整理和描述统计方法。
理解显著性检验、方差分析、卡方检验、相关与回归分析的基本原理以及试验设计的原则方法。
掌握一种统计软件的使用方法，能独立运用所学的生物统计方法进行统计分析。
三、先修课程《高等数学》、《概率论》等四、课程教学重、难点假设检验的原理、方法和步骤，方差分析。
五、课程教学方法与教学手段讲授、演示、案例分析、实践等结合多媒体教学。
六、课程教学内容第一章绪论（2学时）1．教学内容(1) 介绍本门学科的目的、任务和本课程的主要内容；(2) 了解本学科的发展概况，认识学习本学科的重要性及在生物科学研究中的作用；(3) 常用统计学术语。
2．重、难点提示(1) 统计学的本质；(2) 生物统计学的主要内容：描述性统计，差异显著性检验，相关分析与回归分析；(3) 总体、个体与样本，参数与统计量，随机误差与系统误差。
第二章资料的整理（2学时）1．教学内容(1) 了解不同资料的特点及分类，掌握不同资料的整理方法；(2) 了解常用统计图表的制作、种类及应用；2．重、难点提示(1) 资料的分类；计量资料的整理；(2) 统计图表的结构和要求。
(3) 使用计算机软件进行资料的整理第三章描述统计（2学时）1．教学内容(1) 反映集中性的常用统计量的计算、特点及应用；(2) 反映离散性的常用统计量的计算、特点及应用；(3) 使用计算机软件进行描述统计。
《生物统计》课程教学大纲
《生物统计》课程教学大纲一、课程差不多信息课程代码：250435课程名称：生物统计附试验设计英文名称：Statistics Added Experimental Designs for Biology课程类别：专业基础课学时：54学分：3.0适用对象:动物科学、水产科学专业适用考核方式：考试〔平常成绩占30%〕先修课程：高等数学、线性代数、概率论等二、课程简介«生物统计附试验设计»课程分8章共4个单元。
第一单元包括试验方案的制定、试验设计原那么、误差操纵途径、试验设计以及试验数据的猎取。
第二单元包括总体的理论分布、统计数的抽样分布，以及统计数的理论分布。
第三单元要紧讲授假设测验的差不多原理，包括u测验和t测验、次数资料的统计分析、方差分析和多重比较、单因素和多因素试验结果的统计分析。
第四单元要紧讲授二类和二类以上变数关系间的分析，包括一元相关回来和协方差分析。
本课程教学以高等数学、应用数学(含概率论和线性代数)为基础，概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、运算量大。
适用于动物科学、水产科学等专业。
" Statistics Added Experimental Designs for Biology " includes 10 chapters and four modules. The first module includes the development of experiment program, the principles of experiment design, the channels of error control , field experiment design and the acquisition of experiment data. The second module includes the theory distribution of the population, the sampling distribution of statistic data, and the theory distribution of statistic data. The third module includes the u- test and t- test, the statistical analysis of the frequency data, analysis of variance and multiple comparisons and the statistical analysis of the single-factor and multiple-factor experiment results. The fourth module mainly includes linear, multiple regression and correlation.This curriculum is based on the Advanced Mathematics and the Applied Mathematics (including the probability theory and linear algebra) and includes many concepts, abstract theory, refined system and strongpracticality, complex formulas, and a large amount of symbols and computation. " Statistics Added Experimental Designs for Biology " is suitable for the students of animal science, fishery science professional and so on.三、课程性质与教学目的«生物统计附试验设计»是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，在高等数学、线性代数、概率论等课程的基础上，讲授田间试验的差不多要求、试验设计和实施以及试验资料的整理与统计分析方法，既涉及一些严谨的数学理论和方法，又紧密结合科学研究实践。
生物统计学教学大纲
方差分析的线性数学模例说明多重比较的方法--最小显著差数法和最小显著极差法。
第二节
两向分组资料及系统分组资料的方差分析
一、 两向分组资料的方差分析
举例说明处理内单个观察值和有重复观察值两类资料的方差分析法。
二、
系统分组资料的方差分析
举例说明最简单的系统分组资料（二级系统）分析方法
律性。
本课程主要讲授数据的收集、加工处理、显示的方法及数据分布特征的分析方法；
讲解利用样本数据推断总体数量特征的方法；以及方差分析、回归和相关分析等方法。其
次，介绍EXCEL的数据分析功能，通过实例一步步说明操作步骤及其分析结果。要求在学
习完高等数学、线性代数、概率和数理统计、植物学、生理学、生物化学等课程后选修本
五、 一元线性回归的置信区间 举例说明一元线性回归系数、回归截距和y估计值的置信区间计算方法。
第三节
一元非线性回归分析
一、 曲线类型与特点
曲线类型与特点，。
二、 线性化的方法和曲线拟合状况的检验
举例说明非线性回归分析的一般程序和检验。
第三节
线性相关分析
一、 相关系数和决定系数 介绍相关系数和决定系数的概念和定义，举例说明其计算方法。 二、 相关系数的假设测验 举例说明相关系数的假设测验方法，介绍回归与相关的关系。 三、 一元线性回归与相关分析的注意事项 介绍一元线性回归与相关分析的注意事项。
第五部分 实验纲要
实验一 试验数据的整理与特征数的计算 目的要求：了解资料搜集整理的意义，更好地掌握次数分布表、图的制作方法、各种特征 数的计算方法。熟练掌握利用EXCEL进行数据整理、图表制作及特征数的计算。 实验二 统计推断 目的要求：了解显著性测验的意义和基本原理，掌握利用EXCEL进行统计假设测验和区间 估计的方法。 实验三 ??测验 目的要求：了解适合性和独立性测验的原理，能够独立地利用EXCEL中的函数对田间调查 次数资料进行适合性测验和独立性测验。
【生物统计学课程教学大纲】生物统计学
【生物统计学课程教学大纲】生物统计学【生物统计学课程教学大纲】生物统计学生物统计学课程教学大纲课程名称：生物统计学（biostatistics ）课程编码：***-*****15 课程类别：专业课总学时数：36 课内实验时数：0 学分：2开课单位：生命科学学院生物综合教研室适用专业：生物科学适用对象：本科（四年）一、课程的性质、类型、目的和任务生物统计学是生物科学专业本科生的专业课。
该门的任务就是运用数理统计的原理与方法，收集、整理、分析、展示数据，解释生物学现象，探索其内在规律。
课程设置之目的就是使学生掌握试验设计与统计分析的基本原理与方法，并且能够应用这些原理与方法，解决在各专业科学试验研究过程中遇到的一些实际问题。
本课程的内容包括统计数据的收集与整理、概率分布、抽样分布、统计推断、参数估计、拟合优度检验、方差分析、回归及简单相关分析等。
通过学习该课程，学生能够掌握具体的设计与分析方法，学会统计思维，提高对自然与社会中具有不确定之事物的认识能力。
二、本课程与其它课程的联系与分工生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识，研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底，应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。
统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。
三、教学内容及教学基本要求表示“了解”；表示“理解”或“熟悉”；表示“掌握”；△表示自学内容；○表示略讲内容；绪论科学研究与科学试验；生物统计学的概念；试验误差及其控制；生物统计学的主要内容及生物统计学发展概况；重点：试验误差及其控制难点：试验误差及其控制教学手段：板书教学方法：讲授法第一章次数分布和平均数、变异数第一节总体及样本总体及总体的分类；样本及样本的分类；重点：总体及样本的分类难点：样本及样本的分类教学手段：板书教学方法：讲授法作业：1．调查某地土壤害虫，调查6个样方，每点内害虫头数为：2、3、1、4、0、5，指出题中总体、样本、变数、观察值各是什么？思考题：1．研究的对象为总体，为什么还要抽样？第二节与总体及样本相关的几个定义变量；观察值；变数；特征数；参数；统计数；重点：特征数、参数和统计数难点：特征数和参数教学手段：板书教学方法：讲授法第三节次数分布○试验的性质与分类；次数分布表的制作；间断性变数资料的整理；连续性变数资料的整理；属性资料的整理；次数分布图；重点：次数分布表的制作、间断性变数资料的整理、连续性变数资料的整理。
生物统计学教学大纲
《生物统计学》教学大纲课程名称：生物统计学课程编号：H09026英文名称：Biostatistics 课程属性：必修课学时：48 学分：3.0先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、普通生物学等课程适用专业：生物技术、生物科学等本科专业一、课程简介统计学是论述收集、分析并解释数字信息的科学，生物统计学则是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的交叉学科。
统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具，而且在新兴的分子生物学研究中也发挥着重要作用。
正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。
本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息的过程。
教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析，揭示那些困惑费解的生物学问题，从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。
二、课程内容及学时分配第一单元：绪论（建议学时数：2学时）【学习目的和要求】1.知识掌握：理解什么是统计，什么是统计学，什么生物统计学。
2.能力培养：学会用统计的方法来看待生物学问题。
3.教学方法：举例讲授。
………………………【重点】统计工作、统计数据及统计学以及它们间的关系。
【难点】描述统计与推断统计的区别，应用的场合。
第二单元：统计数据的收集与整理（建议学时数：4学时）【学习目的和要求】1.知识掌握：1.1 数据收集和预处理：几个常用的统计术语、数据收集和预处理1.2 数据整理和显示：数据的整理、数据的显示1.3 数据分布特征的测度：集中趋势的测度、离散程度的测度、偏态和峭度的测度2.能力培养：了解数据收集及预处理的内容和方法。
掌握不同类型分布图的制作及应用；掌握集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数计算及应用。
3.教学方法：举例讲授。
………………………【重点】集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算。
【难点】数据的计量尺度，集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数应用。
数学模型课程教学大纲
《数学模型》课程教学大纲课程编码：ZB0240121课程类别：专业核心必修适用专业及层次：信息与计算科学（本科）学分：4理论学时：48实践学时：32先修课程：数学分析，高等代数，数学实验，概率论等。
一、课程的性质、目的和任务本课程是信息与计算科学专业（本科）的一门专业核心必修课.也是学生参加数学建模竞赛的基础课程.数学模型是一门重要的数学技术课，目标在于培养学生利用数学知识及相关专业知识建立数学模型分析、解决实际问题的能力，并从中培养和提高学生的创新意识、创新能力及综合应用能力.设置该课程的目的是要向学生介绍数学模型的数学理论和方法，使学生了解并初步掌握应用所学的数学知识建立数学模型的基本方法和基本过程，从而培养学生应用数学的思维、知识、方法解决实际问题的意识和能力.二、课程教学的基本要求通过本课程的学习（课堂讲授、上机实习和作业），应达到目的和要求如下：1、培养学生运用数学工具解决现实生活中实际问题的能力。
2、用数学方法解决问题的能力以及用自己的研究结果解释、指导实际问题的能力，从无到有的创新能力以及写作能力。
3、通过本课程的学习，使学生了解数学建模是利用数学知识构造刻画客观事物原型的数学模型，利用计算机解决实际问题的一种科学方法。
掌握数学建模的基本步骤，即从实际问题出发，遵循“实践一一认识一一实践”的辩证唯物主义认识规律，紧紧围绕建模的目的，运用观察力、想象力和逻辑思维，对实际问题进行抽象、简化、反复探索、逐步完善，直到构造出一个能够用于分析、研究和解决实际问题的数学模型。
会利用数学知识和计算机解决问题，并能够撰写符合要求的数学建模论文。
三、课程教学内容第一章线性规划【授课学时】2【教学内容】第一节线性规划问题第二节投资的收益和风险【教学要求】通过本章学习，掌握求解线性规划问题的方法和一般步骤、投资的收益和风险.【教学重难点】建立数学规划的步骤，常见处理约束条件的方法技巧。
第二章整数规划【授课学时】2【教学内容】第一节概论第二节0-1型整数规划第三节蒙特卡洛法【教学要求】通过本章学习，掌握整形规划和线性规划的区别和联系、整形规划问题的类型和常用的求解方法.【教学重难点】常见处理约束条件的方法技巧，整形规划问题的计算机求解。
生物统计大纲11
《生物统计学》教学大纲一、课程说明1、课程学习目的生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
它不仅给我们提供了如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供了如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。
在学生已学习《微积分》、《线性代数》、《概率论初步》的基础上，通过该门课程的学习，不仅可以掌握基本的试验设计和统计分析方法，而且为今后群体遗传学、数量遗传学等后续课程的学习准备必要的基础。
2、课程学习要求(1)掌握生物统计的特点、基本概念，理解生物统计的作用，掌握生物统计的基本统计分析方法, 了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求，掌握试验设计基本原则及常用的试验设计及分析方法。
(2)在学习基本理论的基础上，注意理论联系实际，培养学生的逻辑思维能力（包括推理、分析、判断等）、计算能力和表达能力，提高分析问题、解决问题的能力。
(3)要求学生要有明确的学习目的，培养实事求是的工作作风、严谨的科学态度。
3、课程在专业中的地位及作用生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
本课程的任务是使学生了解生物统计学的基本原理，掌握常用的试验设计和对试验结果的整理、统计分析方法，为进一步学习有关专业课程和参加科研活动打下基础，是生物科学等专业重要的专业基础课。
二、教学方法与主要教学环节1、教学方法课堂讲授，充分利用联系、比较、分析、概括等方法和图表、课件等多种教学手段，启发、帮助和指导学生理解和思考问题，提高教学效果。
2、主要教学环节课堂讲授突出重点并有计划地指导学生自学和选学有关内容，通过习题与作业，加强对学生基本技能的训练。
三、课程总学时及学时数分配总学时52学时，具体学时分配如下：第一章绪论 2学时第二章试验资料的整理与特征数的计算 4学时第三章概率与概率分布 6学时第四章统计推断 10学时第五章卡方检验 4学时第六章方差分析 10学时第七章一元回归与简单相关分析 6学时第八章协方差分析 2学时第九章抽样原理与方法 2学时第十章试验设计 6学时四、课程内容及学时安排第一章绪论（2学时）[目的要求]掌握生物统计的概念、特点；总体与样本、样本含量、参数与统计量、变数与变量的概念；统计分析的基本要求。
生物统计学教学大纲
《生物统计学》教学大纲课程名称：生物统计学英文名称：Biostatistics课程编码：学分：4总学时：24理论学时：24适用专业：生物工程专科执笔人：林志刚审订人：李长伟一、课程的性质、地位与任务本课程是生物科学专业选修的课程，是运用生物统计学的基本原理和基本方法处理研究的资料和数据，从而做出科学推断的一门交叉学科。
通过本课程的学习，希望学生能掌握常用的生物统计和实验设计方法。
以便在研究中能使用通用统计软件进行生物学实验的设计和实验数据的统计分析。
二、教学基本要求了解统计学原理和统计学模型方面的基本知识，能够借助统计软件和电子表格进行试验设计、试验资料整理、试验结果统计分析，能够对较复杂的生物学试验进行评价。
了解生物统计学基本原理，了解统计学的基本模型，掌握统计推断的原则。
能够对试验结果进行统计推断必须全面掌握生物试验设计方法。
了解常用统计方法，能够对已有试验数据进行整理，进行统计分析，并能够合理解释分析结果。
掌握并使用SPSS和EXCEL进行试验数据统计和试验设计。
要熟悉软件的操作，并读懂软件分析结果。
三、教学学时分配表三、教学内容与学时安排第一章、统计数据的收集与整理 4 学时教学目的：掌握总体与样本的概念，数据类型及频数（率）分布，样本的几个特征数。
教学重点：总体与样本的概念，数据类型及频数（率）分布，样本的几个特征数。
教学难点：频数（率）分布，样本的几个特征数。
第二章、概率和概率分布分布 5 学时教学目的：掌握概率的基本概念，总体特征数的描述。
，总体特征数的描述。
教学重点：概率的基本概念，总体特征数的描述。
教学难点：总体特征数的描述。
第三章、几种常见的概率分布率 6 学时教学目的：掌握几种分布的函数和特征数。
教学重点：二项分布，泊松分布，正态分布，中心极限定理。
教学难点：中心极限定理。
第四章、抽样分布 4 学时教学目的：掌握从正态总体中抽取的样本统计量的分布。
教学重点：从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布，从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布。
生物统计模型课程教学大纲
(Description)
本课程在生物统计概论课程的基础上进一步深化学生对生物统计概念的理 解并讲授生物统计模型的思想，简单推导及统计解释。作为一门中等水平的课程，
授课内容将扩展在入门课程已经介绍的概念，统计检验并更加详细介绍更多的生
物统计模型如：一兀方差分析，非常数方差分析，协方差分析，logistic回归分
课程教学大纲(course syllabus)
*学习目标
(Lear ning
Outcomes)
1•理解二项分布，普松分布，及超几何分布等；
2•了解，使用，并解释二元方差分析，非参数方差分析；
3•掌握临床生物统计设计的基本概念如：横断面，病例对照，队列设计；
4•了解使用定性数据分析的基本方法（包含logistic模型,Poisson模型）；
concepts and will cover the ideas of biostatistical models, derivation and statistical in terpretati on. As an in termedia level course, the contents will expa nd the statistical tests covered in the in troductory course and in troduce more statistical models such as two-way ANOVA, non parametric ANOVA, ANCOVA, logistic regressio n model, and Poiss on regressi on model. SAS software and other statistical software use will be in troduced. Upon the completi on of the course, stude nts should be able to start using software to perform statistical an alysis and in terpret the results.
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This course is the basic course of the specialty ofBiotechnology,Bioengineering andBioscience. It is a professional application course in the teaching system of mathematics and computer. Thestudypurpose of thiscourseis to understand thedata processingofexperimental datainlife sciencefieldbased on statistical methods, to understand the error of the experimental data, to explore thechange relationof data, improve the ability of analyzing data, processing dataandexperimental design. Throughcombiningthe example of life science, data and mathematical model, the applicationsof computerare conductedin data processing anddataanalysisinlife science, andMATLABlanguageis applied to dealthe model of experimental data.This course mainlyintroducesaboutbasicprinciples of Biostatistics, matlab programming language and the features of the programs, experimental data error theory, basic numerical calculation method,oneelementlinearand multiplelinearregression analysis, nonlinear regression and optimization analysis,establishment and applicationofmathematical model, scientific experimental design and mathematical modelanalysis, and etc.
课程性质
(Course Type)
培养计划课程
授课语言
(Language of Instruction)
中文
开课院系
（School）
生命科学技术学院
先修课程
（Prerequisite）
高等数学、线性代数、概率论与数理统计、生物专业基础课
授课教师
（Teacher）
张雪洪
课程网址
(CourseWebpage)
作业讨论
随堂
线性方程组
2
课堂
方程组求解
矩阵转换、迭代法
上机
多项式插值
2
课堂
插值计算
插值函数、样条函数
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
作业讨论
随堂
数值微分、积分
2
课堂
微分计算、积分计算
三点公式、样条求导、辛普生公式
上机
常微分方程
2
课堂
常微分方程求解
欧拉公式、龙格－库塔法
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
作业讨论
随堂
线性回归
课程教学大纲（course syllabus）
*学习目标(Learning Outcomes)
1．知识：掌握生物统计学、数值计算的基本方法、数学模型的建立与参数拟合方法
2．能力：提高生命科学实验数据的分析数据和处理数据的能力，定量分析生命现象、生命过程的能力，对实验数据与结果的批判性思维能力，主动设计实验的能力
生物统计与数学模型课程教学大纲
Course Outline
课程基本信息（Course Information）
课程代码
（Course Code）
BI461
学时
（CreditHours）
48
学分
（Credits）
3
课程名称
（Course Name）
生物统计与数学模型
Biostatistics and mathematical model
2
课堂
线性拟合
一元回归、多元回归
上机
非线性回归
2
课堂
非线性拟合
线性化、非线性回归
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
作业讨论
随堂
实验设计
4
课堂
正交设计
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
作业讨论
随堂
*考核方式
(Grading)
最终成绩由课堂表现（12.5%）、平时上机作业（25%）、课程建模大作业（12.5%）、期末考试成绩（50%）组合而成。
/G2S/Template/View.aspx?
action=view&courseType=0&courseId=7389
*课程简介（Description）
本课程是生物技术、生物工程、生物科学各专业的专业基础课程，是数学与计算机教学体系中的专业应用课程。本课程的学习目的在于了解生命科学实验数据的基于统计学的处理方法，了解实验数据的误差，探索数据变化的规律，提高分析数据、处理数据、实验设计的能力。通过综合生命科学方面的实例、实验数据和数学模型，了解计算机在生命科学的数据处理与分析、实验数据模型化中的应用。主要讲述生物统计学原理、MATLAB编程语言与程序特点、实验数据误差理论、基本数值计算方法、一元与多元回归分析、非线性回归与优化分析、数学模型的建立与应用、科学实验设计及其数学模型等。
3．素质：开阔视野、思维敏捷、乐于创新、定量思维
*教学内容、进度安排及要求
(Class Schedule
&Requirements)
教学内容
学时
教学方式
作业及要求
基本要求
考查方式
绪论
2
课堂
生命科学软件学习
课程内容与要求
上机
MATLAB软件
2
课堂
MATLAB练习
MATLAB编程
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
作业讨论
随堂
生物统计学
4
课堂
3种检验
统计特征值、假设检验
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
作业讨论
随堂
误差理论
4
课堂
误差分析与处理
舍入误差、截断误差、随机误差、系统误差
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
作业讨论
随堂
数学模型
2
课堂
模型分析
模型建立、生命科学模型
上机
非线性方程
2
课堂
方程求解
迭代法、牛顿法
上机
讨论课
2
课堂
内容巩固
*教材或参考资料
(Textbooks & Other Materials)
张雪洪、胡洪波编著，《生命科学实验数据处理与MATLAB应用》，上海交通大学出版社，2013年。
其它
（More）
备注
（Notes）
本课程原名为“计算机在生命科学中的应用”
备注说明：
1．带*内容为必填项。
2．课程简介字数为300-500字；课程大纲以表述清楚教学安排为宜，字数不限。