定义：按微生物的亲缘把它们安排成条理清楚的各种分类单元或分类群的科学。 任务：分类、鉴定、命名

《仪器分析》课程教学讲义（PPT课件）第十二章 光分析法导论 第1节光分析基础与分类

一、选择题（（1）－（10）、（21）－（40）每题 2 分，（11）－（20）每题 1 分，共 70 分）下列各题 A）、B）、C）、 D）四个选项中，只有一个选项是正确的，请将正确选项涂写在答题相应位置上，答在试卷上不得分。 （1）程序流程图中带有箭头的线段表示的是 A）图元关系 B）数据流 C）控制流 D）调用关系

一、 问答题(3 小题,共 19.0 分) (6 分)[1]金属切削过程中，工件已加工表面产生积屑瘤的生成机理是什么？ (8 分)[2]试总结精密加工与超精密加工的特点。 (5 分)[3]切削液有何功用？如何选用？

第四章存储器管理 4.1程序的装入和链接 4.2连续分配方式 4.3基本分页存储管理方式 4.4基本分段存储管理方式 4.5虚拟存储器的基本概念 4.6请求分页存储管理方式 4.7页面置换算法 4.8请求分段存储管理方式

一、 问答题(3 小题,共 18.0 分) (8 分)[1]制订下述零件的机械加工工艺过程，具体条件：45 钢，圆料 ф70，单件生产。 其余 (5 分)[2]切断车刀切削部分结构由哪些部分组成？绘图表示切断车刀的六个基本角度。 (5 分)[3]尺寸链概念？

第一节 细菌分类和鉴定 一、细菌的分类的原则 二、细菌的分类鉴定的依据和方法 三、生物的分类系统 第二节 放线菌 1.放线菌的形态构造 2.放线菌的繁殖 3.放线菌的群体特征 第三节 蓝细菌 第四节 支原体、立克次氏体和衣原体 第五节 古细菌

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

1、选择题(20*1);2、填空(20分,10题);3、问答题(5*6,5题共30分): 4、应用题(2*8,2题共16分);5综合应用题(14分)