在生物统计学的第一部分,我们讨论了临床试验中统计学的作用,生物统计学家的作用, 以及在不同类型的临床试验中比较结果的一些方法。在这部分我们将学习无效假设一些基本 原则，统计学显著性和 P 值的概念，并简要谈一下样本量。 让我们从无效假设开始谈起。无效假设就是认为被比较的项目之间无差别。在临床试验 中就是两组:一组是应用一种药物的治疗组，另一组是使用对照药物治疗组。的确，统计的 常规就是用来判断差异是由偶然性或样本偏差造成的，还是存在真实的差异

1、理解统计指数的概念、涵义、作用与种类; 2、熟练掌握综合指数的编制原则和方法; 3、熟练掌握平均指数的编制方法和分析方法。 4、熟练掌握指数体系与因素分析方法并能加以应用

9.1 分子运动的基本概念 9.2 气体分子的热运动 9.3 统计规律的特征 9.4 理想气体的压强公式 9.5 麦克斯韦速率分布定律 9.6 温度的微观本质 9.7 能量按自由度均分原理 9.8 玻耳兹曼分布律 9.9 气体分子的平均自由程 9.10气体内的迁移现象 9.11热力学第二定律的统计意义 9.12实际气体的性质

7-1物质的微观模型统计规律性 一、分子的数密度和线度 ·物质的分子是可以独立存在、并保持该物质原有性质的最小粒子

本文运用多元逐步回归、t——检验、分布检验等统计方法和金属学理论对4Cr9Si2钢种进行分析,确定了合理的控制成分,显著提高了产品合格率。文中对原冶标(YB11-59)所提出的修改意见在新标准内已被采纳

本章主要内容 1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般方法; 2、掌握排列图、因果分析图的作图方法和应用; 3、掌握分层法、统计图表法的应用 4、了解直方图的原理、作用、作图方法及应用

（一）理论课程 1《高等数学 A+(1)》 2《高等数学 A+(2)》 3《大学物理 A1》 4《线性代数 A》 5《复变函数与积分变换》 6《概率论与数理统计 C》 7《电路原理 A》 8《模拟电子电路》 9《数字电子电路》 10《电子技术基础实验》 11《微机原理及接口技术》 12《自动控制原理 A》 13《自控原理实验》 14《电工电子实习》 15《微机原理及接口技术课程设计》教学大纲 16《电机原理与拖动基础》 17《电气测量技术与传感器》 18《电力电子技术》 19《过程控制系统（校企）》 20《运动控制系统（校企）》 21《自动控制系统工程项目设计（企业）》课程设计教学大纲 22《运动控制系统（校企）》 23《现场总线技术》 24《电气制图及 CAD》 25《单片机应用及系统设计》 26《单片机系统设计综合项目实践》教学大纲 27《电气控制与 PLC》 28《计算机控制技术》 29《计算机控制技术课程设计》 30《电气控制技术与 PLC》课程设计教学大纲 31《现代控制理论》 32《自动控制导论》 （二）实验课程 33《大学物理 A1》 34《微机原理及接口技术》 35《电气测量技术与传感器》 36《电路原理 A》 37《电力电子技术》 38《过程控制系统（校企）》 39《运动控制系统》 40《计算机控制技术》 41《电气控制与 PLC》 （三）实践课程 42认知实习 43毕业实习 44毕业设计（论文）

11.1概率极限状态设计法及其在《公路桥规》中的应用 11.1.1概率极限状态设计法的概念 以“公路桥梁可靠度”研究为基础,把影响结构可靠性的各主要因素均视为不确定的随机性变 量,从荷载和结构抗力(包括材料性能、几何参数和计算模式不定性)两个方面进行调查、实测、 试验及统计分析,运用统计数学的方法寻求各随机变量的统计特性(统计参数和概率分布类型),确 定失效概率(或目标可靠指标),再从失效概率出发,通过优化分析或直接从各基本变量的概率分布 中求得设计所需要的各相关参数。这种以调查统计分析和对结构可靠性分析为依据而建立的极限状 态设计,称为概率极限状态设计法

高等数学 力学 热学 电磁学 光学 无机化学 有机化学 分析化学 人体及动物生理学 生物化学 植物学 植物生理学 环境科学概论 中学科学教育概论 自然科学技术史 科学技术与社会 中学教育科研方法 多媒体课件制作 物理课程与教学论 数学物理方法 热力学与统计物理学 电动力学 化学课程与教学论 高等无机化学 中学生物学教学法 细胞生物学 遗传学 生态学 分子生物学 微生物学

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲