目錄
前言
第1章 醫(yī)藥鼓掌模型的基本知識 1
1.1 數(shù)學(xué)模型在生命科學(xué)中的發(fā)展 1
1.2 數(shù)學(xué)模型的含義 2
1.3 數(shù)學(xué)模型的分類 4
1.4 數(shù)學(xué)模型的建立與應(yīng)用 5
1.5 Matlab 中的運(yùn)行環(huán)境和變量運(yùn)算簡介 9
1.5.1 運(yùn)行環(huán)境簡介 9
1.5.2 M 文件編輯與運(yùn)行 9
1.5.3 Matlab 變量及其運(yùn)算 10
1.6 SPSS 統(tǒng)計(jì)軟件包操作簡介 11
1.6.1 SPSS 的產(chǎn)生與發(fā)展 11
1.6.2 SPSS 的數(shù)據(jù)輸入 11
1.6.3 數(shù)據(jù)保存與統(tǒng)計(jì)結(jié)果輸出 15
1.6.4 數(shù)據(jù)的錄入與編輯 15
1.7 假設(shè)檢驗(yàn)基本思想與計(jì)算機(jī)操作 16
1.7.1 抽樣分布 16
1.7.2 假設(shè)檢驗(yàn)基本思想 17
1.7.3 假設(shè)檢驗(yàn)在SPSS 軟件上實(shí)現(xiàn)的方法 19
習(xí)題1 和實(shí)際問題研究 20
第2章 醫(yī)藥數(shù)據(jù)處理的鼓掌方法與實(shí)驗(yàn) 21
2.1 一元線性最小二乘法 21
2.1.1 一元線性最小二乘法 21
2.1.2 一元線性回歸方程的預(yù)報(bào)與控制 23
2.2 可轉(zhuǎn)化為一元線性回歸擬舍的曲線與軟件操作 26
2.3 多元線性最小二乘法 32
2.3.1 多元線性最小二乘法 32
2.3.2 多元回歸模型的建立和評價 34
2.3.3 一元商次回歸方程 36
2.4 非線性最小三乘法 37
2.4.1 非線性最4 二乘問題 37
2.4.2 Gauss-Newton 的思想和方法 39
2.5 Matlab 線性最小三乘法軟件計(jì)算與實(shí)驗(yàn) 43
2.5.1 一元線性回歸方程的科學(xué)計(jì)算 44
2.5.2 利用多元線性回歸方程對糖尿病人的血糖預(yù)報(bào) 46
2.6 Matlab 在非線性曲線擬合中的軟件計(jì)算方法與實(shí)驗(yàn) 47
2.7 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖形在SPSS 軟件中的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 49
2.7.1 簡單條圖和復(fù)式條圖的通用界面和操作 49
2.7.2 線圖 52
2.7.3 餅圖 54
2.7.4 直方圖 55
2.7.5 交互式條圖 55
習(xí)題2 和實(shí)際問題研究 57
第3章 生物數(shù)學(xué)模型應(yīng)用和計(jì)算分子生物信息學(xué) 60
3.1 單一種群繁殖數(shù)學(xué)模型應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 60
3.2 兩個種群的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用研究 66
3.3 腫瘤生長和診斷的數(shù)學(xué)模型 的
3.3.1 腫瘤生長的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用 69
3.3.2 乳腺腫塊診斷的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用 73
3.4 突發(fā)事件與混沌模型 75
3.4.1 人口問題的差分方程 76
3.4.2 平衡與分歧的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 76
3.5 核背酸和氨基酸序列量化分析與分子系統(tǒng)發(fā)育分析 79
3.5.1 核苦酸和氨基酸序列量化分析 79
3.5.2 簡介分子系統(tǒng)發(fā)育分析 81
3.5.3 多序列比對和系統(tǒng)發(fā)育軟件介紹 83
3.6 群體分子遺傳平衡的量化研究 84
3.6.1 群體分子遺傳組成的基因與基因型的頻率 84
3.6.2 Hardy-Weinberg 定律的頻率分析 85
3.6.3 Hardy-Weinberg 寵律 89
習(xí)題3 和實(shí)際問題研究 90
第4章 醫(yī)學(xué)戴學(xué)模型應(yīng)用與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 96
4.1 催化模型及其在流行病中的應(yīng)用 96
4.1.1 簡單催化模型 96
4.1.2 可逆催化模型 98
4.1.3 可逆的流行病學(xué)模型 98
4.2 無剔除的筒單數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用 100
4.2.1 元剔除的簡單數(shù)學(xué)模型 100
4.2.2 用數(shù)學(xué)模型研究北京非典型肺炎流行規(guī)律和疫情預(yù)報(bào) 101
4.3 黃鼠鼠疫動物病的預(yù)測及醫(yī)學(xué)應(yīng)用 104
4.4 數(shù)學(xué)模型在心肌梗塞估計(jì)中的應(yīng)用 106
4.5 推斷室內(nèi)死亡時間的模型參數(shù)辨識及應(yīng)用 108
4.5.1 非線性方程求根的Matlab 語句及數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 108
4.5.2 推斷室內(nèi)死亡時間的模型參數(shù)辨識及應(yīng)用 109
4.6 數(shù)學(xué)基本計(jì)算的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 111
4.6.1 微積分的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 111
4.6.2 用Matlab 軟件解工階常系數(shù)非齊次微分方程 112
4.6.3 線性代數(shù)初步的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 112
4.7 多項(xiàng)式擬合曲線的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用 113
習(xí)題4 和實(shí)際問題研究 114
第5章 藥物動力學(xué)數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用及實(shí)驗(yàn) 118
5.1 快速靜脈注射模型分析 118
5.1.1 快速靜脈注射一室模型 119
5.1.2 快速靜脈注射二室模型 120
5.1.3 快速靜脈注射三室模型 121
5.2 恒速靜脈滴注的數(shù)學(xué)模型 122
5.2.1 恒速靜脈滴注一室數(shù)學(xué)模型 123
5.2.2 恒速靜脈滴注二室數(shù)學(xué)模型 124
5.3 口服或肌內(nèi)注射的數(shù)學(xué)模型 125
5.3.1 生物利用度 125
5.3.2 口服或肌內(nèi)注射的數(shù)學(xué)模型 127
5.3.3 血管外給藥的一室模型最高血藥濃度 129
5.4 數(shù)學(xué)模型在順銷等滲性腹腔化療中的應(yīng)用研究 131
5.5 米氏方程在酶、藥物及受體中的應(yīng)用 133
5.5.1 米氏方程的建立 133
5.5.2 米民方程在酶、藥物及受體中的應(yīng)用 135
5.6 借助Matlab 軟件分析尿激酶的血藥濃度變化 139
5.7 藥物穩(wěn)定性的數(shù)學(xué)模型和方法 143
習(xí)題5 和實(shí)際問題研究 145
第6章 醫(yī)藥多元統(tǒng)計(jì)敏學(xué)模型的軟件應(yīng)用 147
6.1 二分類變量的Logistic 回歸分析過程 147
6.1.1 Logistic 回歸研究的問題 147
6.1.2 Logist皿回歸與危險因素分析 148
6.1.3 Binary Logistic 過程的操作界面 149
6.1.4 Logistic 回歸模型的醫(yī)學(xué)案例操作和結(jié)果解釋 151
6.2 判別分析基本原理與軟件操作 154
6.2.1 判別分析研究的問題 154
6.2.2 判別分析基本原理簡介 155
6.2.3 判別分析過程中的界面操作 156
6.2.4 醫(yī)學(xué)實(shí)例的判別分析軟件操作和輸出結(jié)果 157
習(xí)題6 和實(shí)際問題研究 162
主要參考文獻(xiàn) 167