第一节 细菌分类和鉴定 一、细菌的分类的原则 二、细菌的分类鉴定的依据和方法 三、生物的分类系统 第二节 放线菌 1.放线菌的形态构造 2.放线菌的繁殖 3.放线菌的群体特征 第三节 蓝细菌 第四节 支原体、立克次氏体和衣原体 第五节 古细菌

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

本次课主要内容: 1.IP数据报的格式及主要字段的功能 2.IP数据报的分片与重组 本次课重点: 1.IP数据报的格式及主要字段的功能 2.IP数据报的分片与重组 本次课难点: 1.IP数据报的分片与重组

一、离心沉降速度 二、旋风分离器操作原理 三、旋风分离器的性能 四、旋风分离器的结构型式与选用

第一章 基数效用论和边际效用分析 第二章 序数效用论和无差异曲线分析 第三章 不确定条件下消费者行为分析

一、对数坐标图 1.幅频特性图: 纵坐标:幅值的对数20lg(dB),采用线性分度;横坐标:用频率w的对数lgw分度。 2.相频特性图 纵坐标:频率特性的相移,以度为单位,采用线性分度;横坐标:用频率w的对数lgw分度

内蒙古大学：《仪器分析化学》课程教学资源（PPT课件）第十六章 分子发光分析法 第二节 分子荧光和磷光分析法

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