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World File Search System统计推断
生物技术学士（02133403）
简单统计分析：数据收集和分析：样本、制表、图形表示、描述位置、分布和偏度。概率和分布理论简介。抽样分布和中心极限定理。统计推断：基本原理、单样本和双样本情况下的估计和检验（参数和非参数）。实验设计简介。单向和双向设计、随机区组。多元统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性）、增长曲线。简单回归情况下的统计推断。分类分析：测试拟合优度和列联表。多元回归和相关性：模型的拟合和检验。残差分析。计算机素养：在数据分析和报告撰写中使用计算机软件包。
BSC在食品科学（02133414）
简单的统计分析：数据收集和分析：样本，制表，图形表示，描述位置，扩散和偏斜。入门概率和分布理论。采样分布和中心极限定理。统计推断：单样本和两样本的基本原理，估计和测试（参数和非参数）。实验设计简介。一单和两次设计，随机块。多个统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性），生长曲线。简单回归案例中的统计推断。分类分析：测试拟合和应急表的优点。多重回归和相关性：模型的拟合和测试。剩余分析。计算机素养：在数据分析和报告写作中使用计算机软件包。
BSC在生物化学（02133398）
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昆虫学（02133401）
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BSC在人类生理学（02133408）
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微生物学中的BSC（02133404）
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BSC在人类遗传学（02133409）
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BSC在植物科学（02133405）
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![信息系统信息技术学士 [BIT] (12133215)](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f78465e23bc301d3cd15068d0b77945bf64e2c34.webp)
信息系统信息技术学士 [BIT] (12133215)
简单统计分析：数据收集和分析：样本、制表、图形表示、描述位置、分布和偏度。概率和分布理论简介。抽样分布和中心极限定理。统计推断：基本原理、单样本和双样本情况下的估计和检验（参数和非参数）。实验设计简介。单向和双向设计、随机区组。多元统计分析：双变量数据集：曲线拟合（线性和非线性）、增长曲线。简单回归情况下的统计推断。分类分析：测试拟合优度和列联表。多元回归和相关性：模型的拟合和检验。残差分析。计算机素养：在数据分析和报告撰写中使用计算机软件包。
生成网络建模揭示了整个昆虫大脑连接组表现出的双边对称性的定量定义
抽象比较连接组可以帮助解释神经连通性与遗传学，疾病，发展，学习和行为的关系。然而，对两个网络之间差异的重要性和性质进行统计推断是一个开放问题，并且这种分析尚未广泛应用于纳米级连接组。在这里，我们通过案例研究对幼虫果蝇脑连接组的双边对称性进行研究。我们将“双边对称性”的概念转化为左和右半球网络结构的生成模型，从而使我们能够测试和完善对对称性的理解。我们发现在整个左和右网络以及特定细胞类型之间的连接概率上存在显着差异。通过重新缩放连接概率或根据重量去除某些边缘，我们还提出了该连接表所表现出的双边对称性的调整定义。这项工作表明了网络的统计推断如何为连接组的研究提供信息，从而促进神经结构的未来比较。