◼ 5.1 随机事件及其概率 ◼ 5.2 离散型随机变量及其分布 ◼ 5.3 连续型随机变量的概率分布 ◼ 利用Excel计算随机变量的概率分布

第一章 生物信息学的概念及其发展历史 第二章 生物学数据库及其检索 第三章 序列比对原理 第四章 蛋白质结构预测与分析 第五章 真核生物基因组的注释 第六章 蛋白质组学 第七章 系统生物学 第八章 合成生物学 第九章 分子进化与系统发育 第十章 统计学习与推理 第十一章 生物信息学编程基础 第十二章 第二代测序技术及其应用

在实际应用中,有些随机变量往往是两个或两个以上随机变量的函数例如,考虑全 国年龄在40岁以上的人群,用X和Y分别表示一个人的年龄和体重,Z表示这个人的血 压,并且已知Z与X,Y的函数关系式 Z=8(X,), 现希望通过(X,Y)的分布来确定Z的分布.此类问题就是我们将要讨论的两个随机向量函 数的分布问题 在本节中,我们重点讨论两种特殊的函数关系:

第一节统计指数及其种类 第二节综合指数 第三节平均指数 第四节指数体系和因素分析 第五节统计指数的应用

17.1概述 17.2污泥的分类、性质及计算 污泥的分类、性质及计算 17.3污泥浓缩 17.4污泥的厌氧消化 污泥的厌氧消化 17.5污泥的其它稳定措施 污泥的其它稳定措施 17.6污泥的调理 17.7污泥的干化与脱水 污泥的干化与脱水 17.8污泥的干燥与焚化 污泥的干燥与焚化

第一节 吸光光度法基本原理 第二节 光度计及其基本部件 第三节 显色反应及其显色条件的选择 第四节 吸光度测量条件的选择 第五节 吸光光度法的应用

5.1基本呈味物质及人的味觉反应 5.2葡萄酒中的呈味物质及其口感 5.3品尝技术-口感分析 5.4品尝词汇(3)-关于口感的描述 5.4.1关于甜味的描述 5.4.2关于酒度（醇浓）的描述 5.4.3关于酸味的描述 5.4.4关于苦味、涩味的描述 5.4.5关于CO引起的口感的描述

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

河南中医药大学：《应用统计学》课程教学资源（电子教案）07教学设计 第5章 概率与概率分布 5.1 随机事件及其概率 5.2 概率的性质与运算法则

本章应重点理解PN结的单向导电性，三极管的电流控制特点；掌握半导体二极管、三极管的模型；能利用三极管的直流、交流小信号模型分析简单的三极管应用电路；深入理解放大的实质及利用三极管构成小信号放大器的一般原则；掌握三极管放大电路的三种基本组态及其特性，进而理解工程实用放大器电路组成原理及特点；理解场效应管的电压控制特点，对照三极管理解场效应管的外特性、模型及其应用