2.1 物理层的基本概念 2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的极限容量 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导向传输媒体 2.3.2 非导向传输媒体 2.4 信道复用技术 2.4.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.4.2 波分复用 2.4.3 码分复用 2.5 数字传输系统 2.6 宽带接入技术 2.6.1 xDSL技术 2.6.2 光纤同轴混合网（HFC 网） 2.6.3 FTTx 技术

 输入输出命令  数据库操作命令  数据表操作命令  记录指针定位命令  数据记录操作命令  数据表和数组之间的数据传送命令  排序和索引命令  记录查询命令  统计与计算命令  环境参数设置命令  程序执行控制命令

一 信号的分类 二 信号的描述 三 信号的时域统计分析 四 信号的幅值域分析 五 信号的频域描述(分析） 六 相关分析

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，重点介绍生物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

这一章描述了组对象的视图与过程。对一个组我们可以计算各种统计量，描述不同序列之间的关系，并以各种方式显示出来，例如表格、数据表、图等

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

8.1 数量性状的概念与特点 8.2 数量性状的遗传基础 8.3 数量性状遗传研究的基本统计方法 8.4 遗传参数的估测及其应用 8.5 多基因遗传病

＆7.1 方差分析的必要性与作用 ＆7.2 方差分析及基本原理 ＆7.3 多重比较 ＆7.4 方差分析的数学模型 ＆7.5 方差分析的基本假定与数据转换 ＆7.6 方差分析的类型与分析步骤

1 Graphics with R 1.1 Managing graphics 1.1.1 Graphical Functions 1.1.2 Low-level plotting commands 1.1.3 Graphical Parameters 2 Statistical Analysis with R 2.1 Formulae 2.2 Generic Functions 2.3 Packages 3 Programming with R 3.1 Flow Control 3.2 Functions 3.3 Miscellaneous programming tips 3.4 Debugging 3.5 Efficient programming 3.6 R script editors

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