《社会实践》 《劳动锻炼》 《系统解剖学》 《生理学》 《病理学》 《口腔组织病理学》 《口腔解剖生理学》 《药理学》 《诊断学》 《内科学》 《外科学》 《口腔颌面外科学》 《口腔修复学》 《牙体牙髓病学》 《牙周病口腔粘膜病学》 《儿童牙病学》 《口腔预防医学》 《口腔正畸学》 《高等数学Ⅰ》 《基础化学》 《有机化学》 《医用物理学》 《组织学与胚胎学》 《医学免疫学》 《口腔医学导论》 《生物化学》 《医学细胞生物学》 《病原生物学》 《医学统计学》 《病理生理学》 《口腔专业英语》 《口腔材料学》 《口腔影像诊断学》 《口腔药物学》 《影像诊断学》 《儿科学》 《传染病学》 《口腔仪器保养》 《口腔种植学》 《皮肤性病学》 《耳鼻喉科学》 《眼科学》 《社会实践》 1 《劳动锻炼》 3 《系统解剖学》 5 《生理学》 31 《病理学》 42 《口腔组织病理学》 53 《口腔解剖生理学》 63 《药理学》 70 《诊断学》 82 《内科学》 98 《外科学》 125 《口腔颌面外科学》 155 《口腔修复学》 185 《牙体牙髓病学》 197 《牙周病口腔粘膜病学》 205 《儿童牙病学》 219 《口腔预防医学》 225 《口腔正畸学》 231 《高等数学Ⅰ》 240 《基础化学》 244 《有机化学》 252 《医用物理学》 260 《组织学与胚胎学》 266 《医学免疫学》 278 《口腔医学导论》 284 《生物化学》 287 《医学细胞生物学》 296 《病原生物学》 303 《医学统计学》 317 《病理生理学》 322 《口腔专业英语》 330 《口腔材料学》 332 《口腔影像诊断学》 337 《口腔药物学》 345 《影像诊断学》 349 《儿科学》 355 《传染病学》 371 《口腔仪器保养》 381 《口腔种植学》 384 《皮肤性病学》 389 《耳鼻喉科学》 396 《眼科学》 417

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

为了分析航班运行风险传播过程，进而有效控制保障飞行安全，基于复杂网络理论，首先参照民航局咨询通告选取机组、航空器、运行环境共29个终端因素作为网络节点，统计民航安全监察记录，根据事件中节点关系，构建无向网络；统计前后节点间的作用关系和发生概率，提出一种有向带权的航班运行风险网络；然后，引入改进感染率和改进恢复率概念，构建一种适用于航班运行风险传播分析的改进SIR(Susceptible-infected-recovered)模型；定义感染起始范围，最后采取多参数控制方式，大规模计算该有向带权网络的传播和控制过程。结果表明：有向网的平均最短路径为1.788，属于小世界网络；参照使用民航常规管控措施，有向网节点感染下降幅度可达到37.4%；对入度值排序前3或前4的节点控制后，感染节点峰值下降率高达50.6%和58.1%，网络传播抑制明显。结果证实：在该航班运行风险有向带权网络中，按入度值控制节点对抑制风险传播最为有效

1学科基础课平台必修课 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《管理学 A》 《微观经济学 B》 《统计学 A》 《基础会计学 B》 《市场营销学 A》 《电子商务专业导论》 2 学科基础课平台选修课 《经济法 C》 《组织行为学》B 《计算机办公自动化》 《运筹学 B》 《市场调查与分析》 《财务管理学 B》 《创业管理》 《信息检索与利用》 《战略管理 B》 《营销策划》 《管理研究方法》 3 专业课平台必修课 《数据库原理与应用 A》 《面向对象程序设计》 《电子商务概论》 《电子商务网站建设》 《电子商务网站建设》课程考试 《电商毕业实习》 电商专业毕业设计 1（论文） 电商专业毕业设计 2（论文） 4 专业课平台选修课 《平面图像处理》 《网页设计与制作》 《网页设计与制作》考试 《网页设计与制作》课程实训 《电子商务运营管理》 《电子商务支付与安全》 《数据挖掘与商务智能》 《操作系统》 《操作系统》课程考试 《信息系统开发环境与工具》 《信息经济学》 《电子商务系统分析与设计》 《电子商务案例分析》 《管理信息系统》 《移动开发技术》 《软件工程》 《电子商务法律》 《网络客户服务与管理》 《跨境电子商务》 《电子商务专业英语》 《电商认知调查》实习 电子商务专业学年论文 《数据结构》 《商业数据分析》实训 《电子商务沙盘实训》 《创新创业创意实训》实习大纲

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

《管理学原理》教学大纲 《政治学原理》教学大纲 《高等数学（一）》教学大纲 《公共管理导论》教学大纲 《社会学》教学大纲 《高等数学（二）》教学大纲 《线性代数》教学大纲 《社会保障学》教学大纲 《政府经济学》教学大纲 《概率论与数理统计》教学大纲 《公民社会与第三部门》教学大纲 《管理心理学》教学大纲 《非营利组织管理》教学大纲 《公共事业管理概论》教学大纲 《公共组织理论》教学大纲 《人力资源管理学》教学大纲 《外国行政体制》教学大纲 《政策科学》教学大纲 《微观经济学》教学大纲 《公文写作与处理》教学大纲 《学术论文写作》教学大纲 《宪政原理》教学大纲 《现代管理方法》教学大纲 《统计学》教学大纲 《当代中国政府与行政》教学大纲 《管理信息系统》教学大纲 《人员素质测评》教学大纲 《口述当代中国外交》教学大纲 《外国政府与政治》教学大纲 《中国政治思想史》教学大纲 《西方政治思想史》教学大纲 《当代西方政治思想》教学大纲 《当代全球问题》教学大纲 《政治科学方法论》教学大纲 《公共关系学》教学大纲 《现代社会调查理论与方法》教学大纲 《西方管理思想史》教学大纲 《运筹学》教学大纲 《行政法与行政诉讼法》教学大纲 《公共行政原理》教学大纲 《公务员制度》教学大纲 《外国行政改革理论与实践》教学大纲 《领导学》教学大纲 《市政学》教学大纲 《中国行政制度史》教学大纲 《生态与环境保护》教学大纲 《福利国家论》教学大纲 《公共风险管理》教学大纲 《中国福利模式与制度安排》教学大纲 《社会保障经典文献选读》教学大纲 《社区治理》教学大纲 《公共管理专业英语》教学大纲 《公共危机管理》教学大纲 《电子政务》教学大纲 《劳动法学》教学大纲 《社会公平与反歧视专题》教学大纲

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法：利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢，将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢，使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台，从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测，并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性，采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测，结果表明，使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此，该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法

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多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化