生物統計學用什麼工作軟體

㈠ 數學建模常用軟體有哪些哈

Matlab
Mathematica
lingo
SAS

詳細介紹：
數學建模軟體介紹
一般來說學習數學建模，常用的軟體有四種，分別是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面簡單介紹一下這四種。

1.MATLAB的概況
MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處

理，可視化建模模擬和實時控制等功能。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等

語言完相同的事情簡捷得多.

當前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具

包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強

的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.

開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改

或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.

2.Mathematica的概況
Wolfram Research 是高科技計算機運算( Technical computing )的先趨，由復雜理論的發明者 Stephen Wolfram 成立於

1987年，在1988年推出高科技計算機運算軟體Mathematica，是一個足以媲美諾貝爾獎的天才產品。Mathematica 是一套整合數字以

及符號運算的數學工具軟體，提供了全球超過百萬的研究人員，工程師，物理學家，分析師以及其它技術專業人員容易使用的頂級

科學運算環境。目前已在學術界、電機、機械、化學、土木、信息工程、財務金融、醫學、物理、統計、教育出版、OEM 等領域廣

泛使用。

Mathematica 的特色

·具有高階的演算方法和豐富的數學函數庫和龐大的數學知識庫，讓 Mathematica 5 在線性代數方面的數值運算，例如特徵向量、 反矩陣等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供業界最精確的數值運算結果。

·Mathematica不但可以做數值計算，還提供最優秀的可設計的符號運算。

·豐富的數學函數庫，可以快速的解答微積分、線性代數、微分方程、復變函數、數值分析、機率統計等等問題。

·Mathematica可以繪制各專業領域專業函數圖形，提供豐富的圖形表示方法，結果呈現可視化。

·Mathematica可編排專業的科學論文期刊，讓運算與排版在同一環境下完成，提供高品質可編輯的排版公式與表格，屏幕與列印的 自動最佳化排版，組織由初始概念到最後報告的計劃，並且對 txt、html、pdf 等格式的輸出提供了最好的兼容性。

·可與 C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及 Java 結合，提供強大高級語言介面功能，使得程序開發更方便。

·Mathematica本身就是一個方便學習的程序語言。 Mathematica提供互動且豐富的幫助功能，讓使用者現學現賣。強大的功能，簡 單的操作，非常容易學習特點，可以最有效的縮短研發時間。

3.lingo的概況
LINGO則用於求解非線性規劃（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次規則（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中

LINGO 6.0學生版最多可版最多達300個變數和150個約束的規則問題，其標准版的求解能力亦再10^4量級以上。雖然LINDO和

LINGO不能直接求解目標規劃問題,但用序貫式演算法可分解成一個個LINDO和LINGO能解決的規劃問題。

模型建立語言和求解引擎的整合

LINGO是使建立和求解線性、非線性和整數最佳化模型更快更簡單更有效率的綜合工具。LINGO提供強大的語言和快速的求解引擎來闡述和求解最佳化模型。

■ 簡單的模型表示
LINGO可以將線性、非線性和整數問題迅速得予以公式表示，並且容易閱讀、了解和修改。

■ 方便的數據輸入和輸出選擇
LINGO建立的模型可以直接從資料庫或工作表獲取資料。同樣地， LINGO可以將求解結果直接輸出到資料庫或工作表。

■ 強大的求解引擎
LINGO內建的求解引擎有線性、非線性(convex and nonconvex)、二次、二次限制和整數最佳化。

■ Model Interactively or Create Turn-key Applications
LINGO提供完全互動的環境供您建立、求解和分析模型。LINGO也提供DLL和OLE界面可供使用者由撰寫的程序中呼叫。

■ 廣泛的文件和HELP功能
LINGO提供的所有工具和文件可使你迅速入門和上手。LINGO使用者手冊有詳細的功能定義。

4.SAS軟體概況
SAS系統全稱為Statistics Analysis System，最早由北卡羅來納大學的兩位生物統計學研究生編制，並於1976年成立了SAS軟體研究所，正式推出了SAS軟體。SAS是用於決策支持的大型集成信息系統，但該軟體系統最早的功能限於統計分析，至今，統計分析功能也仍是它的重要組成部分和核心功能。SAS現在的版本為9.0版，大小約為1G。經過多年的發展，SAS已被全世界120多個國家和地區的近三萬家機構所採用，直接用戶則超過三百萬人，遍及金融、醫葯衛生、生產、運輸、通訊、政府和教育科研等領域。在英美等國，能熟練使用SAS進行統計分析是許多公司和科研機構選材的條件之一。在數據處理和統計分析領域，SAS系統被譽為國際上的標准軟體系統，並在96～97年度被評選為建立資料庫的首選產品。堪稱統計軟體界的巨無霸。在此僅舉一例如下：在以苛刻嚴格著稱於世的美國FDA新葯審批程序中，新葯試驗結果的統計分析規定只能用SAS進行，其他軟體的計算結果一律無效！哪怕只是簡單的均數和標准差也不行！由此可見SAS的權威地位。

SAS系統是一個組合軟體系統，它由多個功能模塊組合而成，其基本部分是BASE SAS模塊。BASE SAS模塊是SAS系統的核心，承擔著主要的數據管理任務，並管理用戶使用環境，進行用戶語言的處理，調用其他SAS模塊和產品。也就是說，SAS系統的運行，首先必須啟動BASE SAS模塊，它除了本身所具有數據管理、程序設計及描述統計計算功能以外，還是SAS系統的中央調度室。它除可單獨存在外，也可與其他產品或模塊共同構成一個完整的系統。各模塊的安裝及更新都可通過其安裝程序非常方便地進行。SAS系統具有靈活的功能擴展介面和強大的功能模塊，在BASE SAS的基礎上，還可以增加如下不同的模塊而增加不同的功能：SAS/STAT（統計分析模塊）、SAS/GRAPH（繪圖模塊）、SAS/QC（質量控制模塊）、SAS/ETS（經濟計量學和時間序列分析模塊）、SAS/OR（運籌學模塊）、SAS/IML（互動式矩陣程序設計語言模塊）、SAS/FSP（快速數據處理的互動式菜單系統模塊）、SAS/AF（互動式全屏幕軟體應用系統模塊）等等。SAS有一個智能型繪圖系統，不僅能繪各種統計圖，還能繪出地圖。SAS提供多個統計過程，每個過程均含有極豐富的任選項。用戶還可以通過對數據集的一連串加工，實現更為復雜的統計分析。此外，SAS還提供了各類概率分析函數、分位數函數、樣本統計函數和隨機數生成函數，使用戶能方便地實現特殊統計要求。

㈡ 求生物統計學的相關軟體

你可以到人大經濟論壇去下載：
http://www.pinggu.org/bbs/X_AdvCom_Get.asp?UserID=402937
有免費的各種統計軟體或許有你要的

㈢ 什麼軟體可以學習生物

有個叫「生物概念必殺「的軟體還不錯。
生物概念必殺高中是一款由天漁教育研發的高中生物概念復習軟體，針對的是新課標下的高中生物學習。涵蓋了必修一二三到選修一三的數百個知識點。並且，每個知識點有按照一定的結構進行梳理，讓同學們學習起來更有效率。還可根據學校學習進度制定學習計劃。神奇的收藏夾，方便您收錄重點知識點，隨時隨地學習記憶。特色
1.權威的學習資料，讓您省時省力。2.科學高效的學習方法，助您輕松闖高考。3.清晰的結構脈絡，讓學習更加有效。
生物學（Biology），簡稱生物，是自然科學六大基礎學科之一。研究生物的結構、功能、發生和發展的規律。以及生物與周圍環境的關系等的科學。生物學源自博物學，經歷實驗生物學、分子生物學而進入了系統生物學時期。

㈣ 生物統計國內就業前景怎麼樣

生物統計國內就業前景十分廣闊，生物統計的畢業生不管是碩士還是博士，都很好找工作。

生物統計學是生物數學中最早形成的一大分支，它是在用統計學的原理和方法研究生物學的客觀現象及問題的過程中形成的，生物學中的問題又促使生物統計學中大部分基本方法進一步發展。生物統計學是應用統計學的分支，它將統計方法應用到醫學及生物學領域。

生物統計應用於中的數理統計方法。即用數理統計的原理和方法，分析和解釋生物界的種種現象和數據資料，以求把握其本質和規律性。最早提出生物統計思想的是比利時數學家L.A.J.凱特萊，他試圖把統計學的理論應用於解決生物學、醫學和社會學中的問題。

生物統計的統計工具：

從全球范圍來看，JMP Clinical, Matlab(Bioinformatics Toolbox)，R語言，SPSS，PRIMER等軟體的使用較為普及，主要用戶有生物統計學家、生物信息學家、基因學家以及學生等。

這些軟體能提供豐富強大的分析功能以及動態圖形分析，為苗頭化合物尋找、臨床前研究、臨床試驗、流行病研究、疾病控制、公共衛生、生物統計教學等領域提供前所未有的強大、便捷、高效的分析能力。