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生物数学模型在近年得到越来越广泛的应用。本书系统完整地介绍了生物数学模型的统计学基础，从一元线性模型开始，逐步引入联立方程组、混合（随机效应）模型、度量误差模型以及向非线性模型的推广，并讨论了这些统计模型之间的关系及它们对某些与森林有关的数学模型的应用和局限。这些总结与讨论，不仅有助于理解应用统计方法的“生物数学模型”和“统计模型”的关系和差异，也为统计学在其他领域中的应用提供了借鉴。 相对第一版，本书做了不少重大调整，新增有关非线性混合效应模型内容，修订和完善了部分证明和例子等。 本书可作为高等院校农林和生物专业研究生教材，也可以作为数理统计和应用统计专业研究生教材和参考书，还可供相关专业的大学生、研究生、教师、科技人员和统计学工作者参考。 关键词：线性模型，似乎不相关模型，联立方程组模型，线性混合效应模型，非线性混合效应模型，度量误差模型，度量误差联立方程组模型，模型诊断 |
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