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深圳大学:《植物生理学 Plant Physiology》课程自编教材(理论课)第十章 植物的生长与发育 Plant growth and development
文档格式:PDF 文档大小:954.66KB 文档页数:24
本章学习目标: 1. 理解植物生长、分化和发育的概念. 2. 掌握植物生长、分化和发育等过程在细胞水平,生化水平和分子水平的调控机制。 3. 理解植物发育过程不同阶段(胚胎发生;种子萌发;根、茎、叶的形成)细胞水平的特点。 4.理解植物运动的类型和机制。 第一节 细胞的分裂、生长和分化 第二节 植物的营养生长 第三节 植物生长的相关性 第四节 植物的运动
《计算机汇编语言》课程教学资源(教案讲义)第五章 程序控制结构及其程序设计
文档格式:DOC 文档大小:109.5KB 文档页数:4
第五章程序控制结构及其程序设计 1.教学目的:掌握微型汇编语言程序分析和设计方法 2.教学要求: ①熟悉汇编语言程序设计的基本步骤。 ②掌握程序流程图的使用,会利用其分析问题。 ③掌握汇编语言的顺序、分支、循环程序的设计。 ④了解实模式下80386及其后继机型的汇编语言的程序设计 3.教学重点: ①利用流程图分析问题。 ②顺序、分支、循环程序的设计
武汉大学化学与分子科学学院:《分析化学——定量分析化学》第五章 酸碱平衡及酸碱滴定法
文档格式:PPT 文档大小:1.77MB 文档页数:127
5.1 滴定分析中化学平衡 5.2 平衡浓度及分布分数 5.3 酸碱溶液的H+浓度计算 5.4 对数图解法 5.5 缓冲溶液 5.6 酸碱指示剂 5.7 酸碱滴定原理 5.8 终点误差 5.9 酸碱滴定法的应用 5.10 非水溶液酸碱滴定简介
长安大学:《概率统计》课程电子教案(PPT教学课件)第七章 参数估计(7.1)点估计
文档格式:PPT 文档大小:1.02MB 文档页数:13
数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计
延安大学:《社会统计学 Social Statistics》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十四章 动态分析与指数分析
文档格式:PPT 文档大小:1.12MB 文档页数:35
时间数列(动态数列)是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 主要内容:时间数列及其指标分析、时间数列的趋势分析、指数分析法
延安大学:《社会统计学 Social Statistics》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十二章 相关与回归分析
文档格式:PPT 文档大小:994KB 文档页数:92
◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析
延安大学:《社会统计学 Social Statistics》课程教学资源(电子教案)第十四章 动态分析与指数分析
文档格式:DOC 文档大小:335.56KB 文档页数:9
时间数列(动态数列)是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。本章主要内容包括:时间数列及其指标分析,时间数列的趋势分析,指数分析法
延安大学:《环境质量评价 Environmental Impact Assessment(EIA)》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 工程分析
文档格式:PPT 文档大小:4.71MB 文档页数:30
第一节 工程分析的作用 第二节 工程分析的技术原则 第三节 工程分析的方法 第四节 工程分析的内容
长安大学:《概率统计》课程电子教案(PPT教学课件)第六章 数理统计基本识(6.2)三大统计分布
文档格式:PPT 文档大小:1.12MB 文档页数:14
本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布
重庆交通大学:《地理数学方法》研究生课程教学资源(教材讲义)第六章 时间序列分析及应用
文档格式:PDF 文档大小:727.83KB 文档页数:19
第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型
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