§1.1 随机试验 §1.2 样本空间、随机事件 §1.3 频率与概率 §1.4 等可能概型（古典概型，几何概型） §1.5 条件概率 §1.6 独立性

 §7.1 点估计  §7.2 基于截尾样本的最大似然估计  §7.3 估计量的评选标准  §7.4 区间估计  §7.5 正态总体均值和方差的区间估计  §7.6 (0－1)分布参数的区间估计  §7.7 单侧置信区间

 §3.1 二维随机变量  §3.2 边缘分布  §3.3 条件分布  §3.4 相互独立的随机变量  §3.5 两个随机变量的函数的分布

《专业导论》 《高等数学 B（一）》 《无机及分析化学》 《无机及分析化学实验》 《有机化学》 《有机化学实验》 《普通生物学》 《生物化学》 《生物化学实验》 《微生物学》 《遗传学》 《分子生物学》 《基因工程》 《分子生物学与基因工程实验》 《仪器分析》 《生物统计与试验设计》 《生物制药》 专业方向课教学大纲. 《发酵工程》 《酶工程》 《蛋白质工程与应用》 《生化工程》 专业选修课程教学大纲 《专业英语》 《课题设计与论文写作》 集中实践课程教学大纲 《专业见习》 《毕业论文（设计）》 《毕业实习》

本章将详细论述对数极大似然估计对象，说明其一般特征。并给出了一些可以使用该方法的具体的例子。 §8.1.1 极大似然估计的基本原理 §8.1.2 EViews极大似然对象概述 §8.1.3 似然说明 §8.1.4 极大似然估计量的计算方法 §8.1.5 估计 §8.1.6 LogL视图 §8.1.7 LogL过程 §8.1.8 问题解答 §8.1.9 限制

12.1 wxpy模块概述 12.2 基本用法 12.3 统计微信好友数、微信群、公众号 12.4 分析好友男女比例 12.5 给指定朋友发送消息 12.6 关键词聊天机器人 12.7 基于图灵机器人的微信聊天机器人

第一节 概率论的基本概念 第二节 样本空间、随机事件 第三节 频率与概率 第四节 等可能概型(古典概型) 第五节 条件概率 第六节 独立性 一、事件的相互独立性 二、几个重要定理 三、例题讲解

1 Methods for Generating Random Variables 1.1 Generating Uniform(0,1) random number 1.2 Random Generators of Common Probability Distribution in R 1.2.1 The Inverse Transform Method 1.2.2 The Acceptance-Rejection Method 1.2.3 Transformation Methods 1.2.4 Sums and Mixtures 1.3 Multivariate Distribution 1.3.1 Multivariate Normal Distribution 1.3.2 Mixtures of Multivariate Normals 1.3.3 Wishart Distribution 1.3.4 Uniform Distribution on the d−Sphere 1.4 Stochastic Process

1 Numerical optimization methods in R 1.1 Root-finding in one dimension 1.1.1 Bisection method 1.1.2 Brent’s method 1.1.3 Newton’s method 1.1.4 Fisher scoring 1.2 multivariate optimization 1.2.1 Newton’s method and Fisher scoring 1.3 Numerical Integration 1.4 Maximum Likelihood Problems 1.5 Optimization Problems 1.5.1 One-dimension Optimization 1.5.2 multi-dimensional Optimization 1.6 Linear Programming

本章在介绍概率论中最基本的两个概念——事件、概率的基础上，重点介绍生物科学研究中常用的几种随机变量的概率分布——正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布