The Practice of Statistics in the Life Sciences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Baldi, Brigitte/ Moore, David S.

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 178.26

装帧:

isbn号码:9781429218764

丛书系列:

图书标签:

统计学
生物统计学
生命科学
概率论
统计推断
实验设计
数据分析
统计建模
生物医学
统计方法

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具体描述

Moore and Baldi provide an accessible introduction to the uses and applications of statistics in the life sciences with a data analysis approach. The Practice of Statistics in the Life Sciences emphasises balanced content, working with real data, and mastering statistical ideas, and provides engaging life sciences examples and exercises. Data sets, examples and exercises are drawn from diverse areas of biology such as physiology, brain and behaviour, health and medicine, nutrition, ecology, and microbiology. The book is written in the same accessible style and includes the same kind of helpful pedagogy that have facilitated students' success in all of David Moore's previous statistics texts. KEY FEATURES * Engaging, real-world exercises using Life Science data * "Apply Your Knowledge" exercises * Statistical Life Sciences discussions * Data ethics section * Features the "Four Step Process" * "Check Your Skills" exercises * "Caution Notes" to identify common confusions or pitfalls in statistics * Short and accessible chapter format * Many data sets included * Included with every copy of the book is a CD providing access to the applets, companion chapters, and data sets STUDENT SUPPLEMENTS * Companion Website at www.whfreeman.com/PSLS: Offers a range of study tools for students such as exercises, quizzes, and interactive statistical features. * Study Guide http://www.palgrave.com/products/title.aspx?PID=292407: Provides step-by-step solutions to selected text exercises along with summaries of the key concepts needed to solve the problems. LECTURER SUPPLEMENTS (Only available to confirmed adopters of the book - see below for details) * Companion Website at www.whfreeman.com/PSLS: Features an online instructor's guide, solutions to exercises, and all textbook figures and tables in PowerPoint format for lecturers. * Instructor's Guide with Solutions (978-1-429-20162-9) * Test Bank CD-ROM (978-1-429-20164-3): Contains hundreds of multiple-choice questions to generate quizzes and tests. The CD version makes it easy to download, edit, and resequence questions. * Printed Test Bank (978-1-429-20163-6): Contains hundreds of multiple-choice questions to generate quizzes and tests. Lecturers Supplements are available to confirmed adopters of the textbook. To request, please email lecturerservices@palgrave.com with the title and ISBN of the required supplement together with your academic details: Supplement requested ISBN Your name Your Job Title Your academic address Your academic email Module name Module start date Module student numbers (This title is market restricted. Please consult your sales representative for availability.)

好的，下面为您撰写一份关于一本不同于《The Practice of Statistics in the Life Sciences》的图书简介，该书将专注于现代材料科学中的计算模拟与高通量实验设计。 --- 现代材料科学中的计算模拟与高通量实验设计一本面向理论前沿与工程实践的深度指南概述本书旨在为材料科学家、化学工程师、物理学家以及致力于新材料发现与性能优化的研究人员提供一套全面的、跨学科的理论框架和实用工具集。面对当前材料研究领域对微观结构、宏观性能之间复杂关系理解的迫切需求，本书重点阐述如何将先进的计算模拟技术（如密度泛函理论、分子动力学）与系统化的、数据驱动的高通量实验方法（如机器人自动化测试、贝叶斯优化）相结合，以加速材料的研发周期并实现对性能的精准调控。本书超越了对单一模拟方法或实验技术的孤立介绍，而是聚焦于“模拟-实验协同（Simulation-Experiment Synergy）”这一现代材料科学研究范式。核心内容与结构本书分为四个主要部分，循序渐进地引导读者从基础理论构建到复杂系统的集成应用。第一部分：计算材料学的基石与前沿（Foundations and Frontiers in Computational Materials Science）本部分奠定读者理解现代计算方法的理论基础，并探讨当前计算能力的极限与突破点。 1. 量子力学基础与材料性质预测：深入探讨密度泛函理论（DFT）在计算电子结构、晶格常数、能带结构及机械性能预测中的应用。重点分析泛函选择（GGA, LDA, meta-GGA）对计算精度的影响，并介绍如何有效处理范德华相互作用（vdW-DFT）在软物质和界面科学中的重要性。 2. 尺度衔接：从原子到介观（Bridging Scales: From Atoms to Mesoscale）：系统梳理原子尺度的计算方法（如第一性原理）如何与介观尺度的模拟（如经典分子动力学MD、蒙特卡洛MC）进行有效耦合。详细介绍如何从量子计算结果中提取势能函数参数，实现长程、长时间尺度的精确模拟。 3. 新型计算范式的兴起：机器学习赋能（Emerging Paradigms: Machine Learning in Materials Informatics）：介绍如何构建和应用材料信息学模型。内容涵盖描述符（Descriptor）的生成、表征学习在材料结构空间中的应用，以及如何利用图神经网络（GNN）处理非周期性结构数据，预测材料活性位点和缺陷行为。第二部分：高通量实验的系统设计与自动化（Systematic Design and Automation of High-Throughput Experimentation）本部分着重于如何将工程自动化和数据科学方法应用于材料的筛选与优化，解决传统“试错法”的低效性。 1. 实验自动化平台构建：详细介绍高通量合成、表征和筛选（HTS, HTS, HSS）实验室的硬件集成，包括流体处理系统、自动化微波合成仪和多模式光谱仪的接口技术。强调数据采集标准化（FAIR原则）在自动化流程中的关键作用。 2. 实验设计原理（Design of Experiments, DoE）：引入统计学和优化理论在实验规划中的应用。区别于传统单因素变量法，重点讲解因子设计（Factorial Designs）、响应面法（Response Surface Methodology, RSM）在探索多变量相互作用空间中的优势。 3. 贝叶斯优化与主动学习（Bayesian Optimization and Active Learning）：阐述如何利用高斯过程（Gaussian Processes）构建性能预测的概率模型，并通过最小化预期改进（Expected Improvement, EI）来指导下一个最具信息量的实验点。这是实现“智能”材料筛选的核心技术。第三部分：数据驱动的耦合策略与反馈回路（Data-Driven Coupling Strategies and Feedback Loops）本部分是全书的精髓，探讨如何构建闭环系统，使模拟结果指导实验，同时实验数据反哺模型修正。 1. 模拟与实验数据的融合框架：介绍如何处理不同模态、不同信噪比的数据集。重点讨论逆向工程（Inverse Design）的挑战，即如何根据期望的宏观性能反推所需的微观结构参数。 2. 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）：强调在材料科学中，任何预测都伴随着不确定性。详细介绍如何通过误差传播、敏感性分析以及集成模型（Ensemble Modeling）来量化模拟和实验结果的可靠性边界。 3. 实时反馈与在线优化：探讨如何设计低延迟的数据管道，使高通量实验结果能够实时输入到机器学习模型中，并即时生成下一批实验的优化指令，实现“自适应”的材料发现过程。第四部分：前沿应用案例研究（Case Studies in Advanced Applications）本部分通过具体的工程问题，展示前述理论和方法的实际威力。 1. 催化剂设计：以多活性位点催化剂的筛选为例，展示如何利用DFT计算预测吸附能，再通过贝叶斯优化指导高通量合成和活性测试，快速确定最佳的合金组分和形貌。 2. 能源存储材料：探讨固态电解质的界面稳定性和离子扩散系数的模拟与验证。如何利用分子动力学模拟预测界面能垒，并通过高通量电化学测试验证模型的预测能力。 3. 智能与自修复材料：案例分析如何利用有限元分析（FEA）模拟复合材料的损伤演化，并结合高通量机械测试，优化自修复剂的释放动力学参数。读者对象本书适合具备基础物理化学、固体物理或化学工程背景的研究生、博士后研究人员以及工业界从事新材料研发（如电池、半导体、高分子、合金）的高级工程师。它要求读者对统计学和编程（如Python/MATLAB）有基本的了解，但会提供足够的理论推导和代码片段指导实践操作。 --- 本书承诺：本书拒绝停留在概念的罗列，而是提供清晰的数学模型、可复现的流程图以及对实际工程限制的深入讨论，确保读者能够将所学知识转化为解决实际材料问题的能力。它将是您从数据混沌中提炼知识、加速材料创新的必备工具书。