在農(nóng)業(yè)、林業(yè)以及醫(yī)藥、衛(wèi)生健康等生命科學領(lǐng)域的工作進程和科學實驗中所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)已不再局限于定性的描述，而是需要從大量調(diào)查和測定的數(shù)據(jù)中，應用統(tǒng)計學的原理和方法，分析和解釋其數(shù)量的變化及其變化之間的關(guān)聯(lián)性，以正確制訂試驗計劃，科學地對試驗結(jié)果進行分析，從而做出符合科學實際的推斷。
本書是為生命科學類領(lǐng)域的研究生開設(shè)的統(tǒng)計學應用課程。概率論是數(shù)理統(tǒng)計的數(shù)學基礎(chǔ)，本書第1章為未學習過概率論的讀者提供概率論基礎(chǔ)知識的總結(jié)性介紹。第2章至第4章介紹數(shù)據(jù)整理與展示的方法、參數(shù)估計與假設(shè)檢驗等基礎(chǔ)統(tǒng)計學知識，第5章的四格子表分析為分析試驗中兩個因子彼此之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系提供了一套統(tǒng)計分析方法。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)集不僅變量繁多，而且變量性狀多樣化及變量間層次結(jié)構(gòu)復雜化。數(shù)據(jù)分析的實踐表明，擬合這類數(shù)據(jù)集中多變量復雜關(guān)系的模型往往首先考慮的是線性統(tǒng)計模型。第6章介紹了多自變量線性回歸分析和建模的基本思想和方法。第7章的方差分析和實驗設(shè)計旨在比較具有某種相同特質(zhì)的多個試驗對象有關(guān)指標平均值的比較，以及怎樣基于方差分析進行實驗設(shè)計。第8章至第10章屬于多元統(tǒng)計分析的內(nèi)容，重點介紹具有多元屬性的試驗對象的常用分析及分類方法。第11章介紹的分支分類方法是探索生物物種分支演化規(guī)律的基本方法。第12章介紹的生存分析原本屬于醫(yī)藥統(tǒng)計學范疇，目前已成為分析具有生命特征實驗對象存活時間的分析工具。最后一章介紹怎樣應用馬爾科夫鏈模型分析生態(tài)系統(tǒng)演化以及物種世代雜交基因演化的數(shù)據(jù)變化規(guī)律。
生物與醫(yī)學統(tǒng)計的內(nèi)容十分豐富，本書的主要目的并不是把讀者培養(yǎng)成生物醫(yī)學統(tǒng)計分析方面的專家，而是培養(yǎng)學生掌握統(tǒng)計學的基本思想和方法，使讀者對生命科學中的數(shù)據(jù)如何進行數(shù)據(jù)分析和建模有一個比較全面的基本了解，為將來能夠就實踐中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)問題用統(tǒng)計學的語言與生物醫(yī)學統(tǒng)計學的專家進行科研交流探索。正因為此，讀者只要掌握了大學階段的多元微積分、線性代數(shù)和概率論的基礎(chǔ)知識，就可以閱讀本書的全部內(nèi)容�？紤]到目前統(tǒng)計軟件及介紹統(tǒng)計軟件的書籍和網(wǎng)上資料繁多，因此本書對統(tǒng)計軟件的具體操作不再做詳細介紹。本書的部分內(nèi)容也可作為數(shù)學專業(yè)大四學生和其他學科研究生統(tǒng)計課程的教學參考書以及相關(guān)業(yè)界數(shù)據(jù)分析師的參考用書。
在本書結(jié)稿之際，我要感謝所有關(guān)心和支持我寫作和出版此書的人們。自2006年以來，本書的大部分內(nèi)容在上海交通大學生命科學學院的研究生公共課《生物數(shù)學（Ⅰ）》和《生物統(tǒng)計》課程中講授過。參加過課程學習的同學對課程的成功和本書的成書做出了貢獻。本書的寫作和出版得到了上海交通大學2017年至2019年研究生學科人才培養(yǎng)建設(shè)與創(chuàng)新專業(yè)課建設(shè)經(jīng)費（經(jīng)費號： WF610107101）的重點資助，以及國家自然科學基金國際（地區(qū)）合作與交流項目開放網(wǎng)絡(luò)下醫(yī)療資源配置和優(yōu)化的模型、算法及應用研究（項目編號： 71520107003）的資助。
由于作者水平所限，書中存在缺點和錯誤，懇請同行和廣大讀者批評指正。

林建忠上海交通大學數(shù)學科學學院2019年6月