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

流动相:气体 固定相:液体气一液分配色谱。 固体气一固吸附色谱。 气相色谱法具有分离效率高,灵敏度高,分析速度快及应用范围广等特点

3.1 分析化学中的误差 3.2 有效数字及其运算规则 3.3 有限数据的统计处理 3.4 回归分析法

一、分散控制系统的名称 “分散控制系统”一词,是人们根据外国公司的产品名称义译而得的。最为常见的有:

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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内蒙古大学：《仪器分析化学》课程教学资源（PPT课件）第十二章 光分析法导论 第一节 光分析基础与分类

§7-1 吸光光度法的基本原理 §7-2 光度分析方法及仪器 §7-3 显色反应及条件 §7-4 光度分析的准确度 §7-5 光度分析的应用