7.2.1 资料模式 7.2.2 交互作用 7.2.3 数学模型 7.2.4 平方和与自由度的剖分： 7.2.5 假设检验－针对A、B因子和互作的三个假设检验 7.2.6 多重比较

一 Excel 的基本使用方法和技巧. 1 二 随机事件的模拟-模拟掷均匀硬币的随机试验. 2 三 随机模拟计算  的值-蒲丰投针问题. 3 四 综合实践-敏感性问题调查. 4 五 正态分布综合试验. 5 六 产生服从任意分布的随机数. 6 七 产生服从二维正态分布的随机数. 7 八 随机变量综合试验. 8 九 定积分的近似计算. 9 十 参数的点估计. 10 十一 区间估计. 13 十二 非参数假设检验( 2  -检验). 14 十三 方差分析. 15 十四 一元回归分析. 16 十五 多元回归分析. 17 十六 零件参数的设定. 19

第一节 肿瘤抗原 一、根据肿瘤抗原的特异性分类 二、根据肿瘤抗原产生机制分类 第二节 机体抗肿瘤的免疫学效应机制 一、抗肿瘤的细胞免疫机制 二、抗肿瘤的体液免疫机制 第三节 肿瘤免疫学检验 一、肿瘤标志物 二、肿瘤患者免疫功能状态的检测及临床意义

统计推断是根据样本分布规律和概率理论，由样本结果去推断总体特征。它主要包括假设检验 （ test of hypothesis） 和参数估计（parametric estimation）两部分内容

第一节 概述 一、荧光的基本知识 二、荧光物质 第二节 荧光抗体技术 一、标本的制作 二、荧光抗体的制备 三、荧光抗体染色与结果判断 四、荧光显微镜的基本结构 第三节 荧光免疫分析的类型 一、时间分辨荧光免疫测定 二、荧光偏振免疫测定 三、荧光酶免疫测定 第四节 荧光免疫技术在医学检验中的应用 一、荧光抗体技术的应用 二、荧光免疫测定的应用 思考题 小结

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、问题的引出:非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

第一节 杂交瘤技术的基本原理 一、杂交瘤技术 二、阳性杂交瘤细胞的克隆化培养与冻存 第二节 单克隆抗体的制备 一、单克隆抗体的产生 二、单克隆抗体的纯化 三、单克隆抗体的性质鉴定 四、单克隆抗体的特性 第三节 基因工程抗体制备 一、人源化抗体 二、小分子抗体 三、抗体融合蛋白 四、双特异性抗体 五、噬菌体抗体库技术 第四节 单克隆抗体的应用 一、检验医学诊断试剂 二、蛋白质的提纯 三、小分子抗体的应用 四、抗体融合蛋白的应用 五、双特异抗体的应用 六、抗体库技术的应用和前景