一般来说，是微积分，线性代数，概率统计，最优化理论这四门基础，如果要深入学习还要学矩阵分析，回归等课程，题主如果是初学，可以参考高教版的《医学统计学》
《医学统计学》第四版会比较不错如果是想学软件的话，比如SAS用沈其君老师编的不错
1 绪论引言几个基本概念2 统计资料的整理与描述频数表集中趋势的描述离散程度的描述分类资料的率和比本章小结复习思考题3 统计表与统计图统计表统计图复习思考题4 研究设计基础研究设计的意义实验研究的特点实验研究中的基本要素实验设计中的基本原则研究设计的常见类型常见的抽样方法本章小结复习思考题5 正态分布与二项分布随机变量的概率分布正态分布二项分布本章小结复习思考题6 统计推断基础抽样误差与标准误参数估计假设检验的基本思想与步骤检验和u检验第一类错误和第二类错误假设检验时应注意的问题本章小结复习思考题7 方差分析方差分析的基本思想完全随机设计资料的方差分析配伍组设计资料的方差分析多个实验组与一个对照组的比较多个样本均数问两两比较方差分析的应用条件本章小结复习思考题8 分类资料的假设检验样本率与总体率比较两个样本率的比较多组率或构成比比较配对两分类资料的假设检验本章小结复习思考题9 直线相关与回归直线相关直线回归过定点的直线回归直线相关与回归应用时的注意问题本章小结复习思考题10 常用非参数统计方法非参数统计的概念和应用范围两样本比较的秩和检验多个样本比较的秩和检验多个样本两两比较的秩和检验配对符号秩和检验等级相关分析法本章小结复习思考题11 临床试验中的统计学应用基础临床试验概述临床试验中的统计学应用基础本章小结复习思考题12 医学诊断试验研究与评价医学诊断试验研究和评价的意义诊断试验研究设计方法诊断试验的评价指标及其临床意义提高诊断试验效率的方法评价定量诊断试验的统计学要求诊断试验评价应注意的事项本章小结复习思考题13 医学随访资料的统计分析方法生存分析的基本概念与方法生存率估计生存曲线的比较生存资料的基本要求本章小结复习思考题14 统计方法的综合运用及实例分析统计学设计及统计方法的选择基本统计方法选择的流程图实例分析本章小结附录统计用表附表1 标准正态分布曲线下的面积，∮（-u）值附表2 随机排列表（n=20）附表3 随机数字表附表4 t界值表附表5 百分率的可信区间附表6 F界值表（方差齐性检验用）附表7 F界值表（方差分析用）附表8 q′界值表（Duncan新法用）附表9 q界值表（Newman-Keuls法用）附表10 x2界值表附表11 r界值表附表12 T界值表（两样本比较的秩和检验用）附表13 H界值表（三样本比较的秩和检验用）附表14 T界值表（配对比较的符号秩和检验用）附表15 rs界值表参考文献
以下推荐不需要很多数学（不那么无聊？）的统计学书——非正统教科书，排名略分先后：. David S. Moore:：统计学的世界 (豆瓣)（第5版），中信出版社；. 查尔斯·惠伦：赤裸裸的统计学 (豆瓣)，中信出版社. 达莱尔·哈夫：统计数字会撒谎 (豆瓣)，中国城市出版社. David Salsburg：女士品茶 (豆瓣)——20世纪统计怎样变革了科学，中国统计出版社. Dawn Griffiths：深入浅出统计学 (豆瓣)，电子工业出版社. Michael Milton：深入浅出数据分析 (豆瓣)，电子工业出版社. 西内启：看穿一切数字的统计学 (豆瓣)，中信出版社。
1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test)直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验 (多个均数两两之间的全面比较 )、LSD-t检验 (适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验 (适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较 )。3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和 Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和 Friedman 检验）4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊 娠的精子参数比较：数据类型及变量的说明：y：计量拟采用的分析方法：卡方检验拟采用的分析软件：spss原始数据附件及格式：word表能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为）。6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
医学统计方法概述 第一节 医学统计学 在临床医学中的作用和意义 一、医学统计学 1、统计学 统计学（statistics）是研究数据搜集、整理与分析的科学，是认识社会和自然现象数量特征的重要工具。 2、医学统计学 统计学在医学研究领域的应用称为医学统计学。 医学统计学与生物统计学、卫生统计学是统计学原理和方法在互有联系的不同学科领域的应用，三者间有少许区别，但无截然界限。 二、医学统计学在临床医学中的应用及意义 1、临床科研设计 2、对搜集资料的内在规律进行分析 3、为医务工作者阅读科技文献和撰写科研论文提供工具 第二节 统计工作的基本步骤 统计工作的基本步骤通常分为四步：(研究)设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 一．研究设计(design) 设计一般包括专业设计和统计设计。专业设计即确定调查题目、内容等。统计设计包括资料收集、整理与分析。 统计设计包括资料收集、整理与分析全过程的统计设想和科学安排。 设计需考虑以下几方面： 1、研究的目的和假设是什么? 2、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 3、研究方法是什么？技术路线如何？ 4、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 5、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 6、对观察指标如何进一步计算？具体采用哪些统计分析方法？ 7、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 8、时间、人员、经费方面的安排。 实验三要素：处理因素、受试对象、实验效应 设计四原则：对照、随机化、重复、盲法 二、搜集资料(data collection) 按照设计要求，原则是及时、准确、完整地收集原始数据。 1、病历 2、日常医疗工作记录 3、临床检查与化验记录 4、疾病监测报表 5、专题研究 三、整理资料（data sorting） 1、资料的录入和清理 资料录入前后初步的清理是核实，其次是发现异
excel, matlab, S-Plus , STATA等。中科大的好多人喜欢用origin。
还有这个《专业数据统计软件》(IBM SPSS Statistics)
s plus
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缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test)直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验 (多个均数两两之间的全面比较 )、LSD-t检验 (适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验 (适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较 )。3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和 Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和 Friedman 检验）4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊 娠的精子参数比较：数据类型及变量的说明：y：计量拟采用的分析方法：卡方检验拟采用的分析软件：spss原始数据附件及格式：word表能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为）。6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。
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Sherlock，是英国广播公司BBC自2010年出品的电视系列剧，由史蒂文·莫法特、马克·加蒂斯主创，本尼迪克特·康伯巴奇、马丁·弗瑞曼搭档主演。
该剧改编自阿瑟·柯南·道尔创作的侦探小说，将原著的时间背景从19世纪搬到了21世纪，讲述在繁华热闹的伦敦大都市中，时尚的大侦探夏洛克·福尔摩斯和他的朋友约翰·H·华生经受的一系列危险的、不同寻常的历险 。
截至2015年，系列剧集在英国电影和电视艺术学院电视奖中获得了包括最佳剧集在内的10个奖项，而在艾美奖上则夺得最佳男主角、最佳男配角、最佳编剧等7个奖项及21项提名。该剧也重新整理了英国自2001年以来的收视纪录，并在超过200个国家及地区播放 。