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

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验 第四节 总体参数的区间估计

第一节一元线性回归与相关分析 第二节协方差分析 第三节多元线性回归与相关分析 第四节通径分析 第五节非线性回归分析

第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布

本章重点介绍平均数(mean)、标准差(standard deviation)与变异系数(variation coefficient)三个常用统计量,前者用于反映资料的集中性,即观测值以某一数值为中心而 分布的性质;后两者用于反映资料的离散性,即观测值离中分散变异的性质

第二节 单个样本均数的假设检验 第三节 两个样本平均数的假设检验

§4～1 事件与概率 §4～2 概率分布（probability distribuution） §4～3 正态分布 normal distribution（高斯分布） §4～4 二项分布 §4～6 样本平均数的抽样分布 §4～7 t分布

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 两个样本平均数差异显著性检验 第四节 百分数资料差异显著性检验 第五节 总体参数的区间估计

第一节 生物统计在畜禽、水产科学研究中的作用 第二节 生物统计的常用术语 第三节 统计学发展概况 一、古典纪录统计学 二、近代描述统计学 三、现代推断统计学

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差异显著性检验 第四节百分数资料差异显著性检验 第五节总体参数的区间估计