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 食品质量数据 第二节 食品质量控制的传统方法 第三节 过程能力指数 第四节 试验设计

第一节 多元线性回归 第二节 自变量的选择 1.变量多增加了模型的复杂度 2.计算量增大 3.估计和预测的精度下降 4.模型应用费用增加 第三节 多元线性回归的应用及其注意事项

t检验法适用于样本平均数与总体平均数以及两个样本平均数间的差异显著性检验，但在生产和科学研究中经常会遇到比较多个处理优劣的问题，即需进行多个平均数间的差异显著性检验

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

第一节 食品科学研究课题的选择 第二节 食品科技文献 第三节 食品科学研究项目论证报告 第四节 食品科学研究试验设计 第五节 样品的采集、保存与制备 第六节 撰写科技论文

Section 2.1 Data and Data Type 数据与数据类型 Section 2.2 次数分布表 Section 2.3 次数分布图 Section 2.4 平均数 Section 2.5 变异数

1. 初识 R 语言 .1 2. 常用统计量的计算与统计表的绘制.19 3. 概率与概率分布.38 4. 假设检验.45 5. 卡方检验.55 6. 方差分析.64 7. 直线回归与相关性分析.77 8. 试验设计.85

第一节 食品科学研究课题的选择 第二节 食品科技文献 第三节 食品科学研究项目论证报告 第四节 食品科学研究试验设计 第五节 样品的采集、保存与制备 第六节 撰写科技论文

第一节 转录组学概述 第二节 试验设计和测序流程 第三节 转录组数据核心分析 第四节 功能分析 第五节 RNA-seq数据分析案例