学习数据结构的基本概念和必要的基础知识。 理解逻辑结构、存储结构和运算的关系。 学会分析研究计算机加工的数据结构的特性，掌握常用的数据结构的特点并能正确地选择数据结构。 为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构和存储结构，并能设计出较高质量的算法

• 面向对象方法学概述 • 面向对象的概念 • 面向对象建模 • 对象模型 • 动态模型 • 功能模型 • 3种模型之间的关系

第四章热学基础 1.了解分子动理论基本观点和理想气体模型 2.从微观分子运动角度领会宏观量压强、温度、内能、熵的含义

河南中医药大学：《应用统计学》课程教学资源（PPT课件讲稿）第1章 导论——统计学与统计数据（刘俊娟）

1. 掌握调查问卷的设计及制作。 2. 掌握调查数据的获取方法及数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行数据的描述性分析和推断性分析

通过本章教学,要求学生正确树立市场意识,能够理解不同市场形态下的决策 原则和依据,了解各种市场结构对经济效率的影响和对供求双方的客观影响

1. 掌握秩和检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握秩和检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道秩和检验中“秩”和“秩和”的含义及计算方法。 4. 理解第一类错误和第二类错误的定义。 5．学会通过秩和检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6．两两比较的意义和方法

1. 掌握卡方检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握卡方检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道卡方检验中对变量进行加权的意义。 4. 掌握卡方检验中实际数和理论值的运算关系，以及不同的实际数和理论值条件下对检验结果的影响。 5. 学会通过卡方检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6．行列分割的意义和方法

1. 掌握方差检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握方差检验的适用条件（样本特性）。 3. 掌握成组设计的多个样本方差分析（单因素方差分析）的条件和方法。 4. 学会通过方差检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 5．组内变异和组间变异的概念

1. 掌握 T 检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握 T 检验的适用条件（样本特性）。 3. 掌握配对 T 检验的适用条件和方法。 4. 掌握两组独立样本的 T 检验的适用条件和方法。 5. 掌握样本均数与总体均数的比较的 T 检验方法。 6. 学会通过 T 检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义