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第一节 二阶与三阶行列式 第二节 全排列及其逆序数 第三节 n阶行列式的定义 第四节 行列式的性质 第五节 行列式按行（列）展开 第六节 克拉默法则

2.1 Gauss 消去法 2.1.1 Gauss 消去过程 (算法描述) 2.1.2 运算量统计 (计算复杂度) 2.2 矩阵分解法 2.2.1 矩阵 LU 分解 2.2.2 列主元 Gauss 消去法与 PLU 分解 2.2.3 Cholesky 分解与平方根法 2.2.4 三对角线性方程组 2.2.5 带状线性方程组

第一节 变异程度（离散程度）的指标 第二节 正态分布及应用 第三节 医学参考值范围 第一节 均数的抽样误差与标准误 第二节 总体均数的估计 第三节 假设检验的意义和步骤

第一节 完全随机设计的方差分析 第二节 随机区组设计的方差分析 第三节 多个样本均数的两两比较 第四节 析因设计的方差分析 第五节 多个方差齐性检验 第一节 相对数的概念及计算 第二节 相对数使用应注意的问题 第三节 率的标准化 第四节 医学中常用的相对数指标 第五节 率的抽样误差与区间估计

第一节 显著性检验的基本原理 第二节 样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节 两个样本平均数的差异显著性检验 第三节 百分数资料差异显著性检 第四节 总体参数的区间估计

8.1 数量性状的概念与特点 8.2 数量性状的遗传基础 8.3 数量性状遗传研究的基本统计方法 8.4 遗传参数的估测及其应用 8.5 多基因遗传病

6.1 测量误差 6.2.1 测量误差的来源 6.2.2 测量误差的分类 6.3 对测量仪器、方法和结果的评价 6.4 检出限 6.5 测量数据的处理 6.6 测量不确定度(uncertainty of measurement)

第一节 误差的基本概念 第二节 随机误差的正态分布 第三节 有限测定数据的统计处理 第四节 提高分析结果准确度的方法 第五节 有效数字及其运算规则 第六节 Excel在实验数据处理中的应用

1.1概率空间 1.2随机变量与分布函数； 1.3数字特征、矩母函数与特征函数 1.4收敛性 1.5独立性与条件期望