A题DNA序列分类 2000年6月,人类基因组计划中DNA全序列草图完成,预计2001年可以完成精确的全序列图,此 后人类将拥有一本记录着自身生老病死及遗传进化的全部信息的“天书”。这本大自然写成的“天书”是 由4个字符A,T,C,G按一定顺序排成的长约30亿的序列,其中没有“断句”也没有标点符号,除了 这4个字符表示4种碱基以外,人们对它包含的“内容”知之甚少,难以读懂。破译这部世界上最巨量 信息的“天书”是二十一世纪最重要的任务之一。在这个目标中,研究DNA全序列具有什么结构,由这 4个字符排成的看似随机的序列中隐藏着什么规律,又是解读这部天书的基础,是生物信息学

本书对数据库的讨论及前几章中提供的信息都说明,当前各种公共数据库中的序列信息的数 量正急剧增加。与我们已知的核酸序列一样,所有蛋白质序列,无论是直接测得还是由核酸 序列中的开放阅读框转换而来,都包含有决定其结构功能的内在信息。可惜用实验方法获取 这些信息的速度远远赶不上单纯序列数据产生的速度。象圆二色谱、旋光色散、X光晶体衍射 和核磁共振都是确定结构特征的强有力技术,但它们的实现需要大量时间,并对技术和技巧 都有很高要求

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

§4.1 异方差性 Heteroscedasticity 一、异方差的概念 二、异方差性的后果 三、异方差性的检验 四、异方差的修正 五、例题 §4.2 序列相关性 Autocorrelation 一、序列相关性的概念 二、序列相关性的后果 三、序列相关性的检验 四、具有序列相关性模型的估计 五、例题

一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、具有序列相关性模型的估计 六、案例

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

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序列模式挖掘简介 序列模式挖掘的应用背景 序列模式挖掘算法概述 GSP算法 PrefixSpan算法 Disc-all算法 支持约束的序列模式挖掘复旦大学：《商务智能（商务数据分析）》学习课件_序列模式挖掘算法

一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、具有序列相关性模型的估计 六、案例

一､概述 周期性重复出现的一列数码称为序列码。 如：11000，11000，···。在序列码的一个周 期中所包含有的0和1的总数称为序列长度。 也称为循环长度，用M表示。 应用范围：作为数字系统的测试信号，同步 信号及地址码等。在通信､雷达､遥控等领域 内部有广泛的应用。而对于能产生序列码的 电路称为序列码发生器