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World File Search System曲线拟合
BSC在人类生理学（02133408）
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。
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。
m.tech-Aids-pg-syllabus-10.05.2024.pdf
数据科学教学的数学基础3 L小时每周的时间持续时间3小时请参见60 Marks CIE 40分数学分3课程目标：本课程的目的是1。讨论矢量空间和子空间。2。了解线性转换。3。探索随机过程。4。解释不同的估计。5。使用最小二乘近似值将曲线拟合到数据。课程成果：本课程完成后，学生将能够成功完成本课程，学生将能够：1。确定向量空间的基础和维度。2。计算线性转换的等级和无效。3。确定该过程的随机度量。4。推断统计参数的估计。5。将适当的模型应用于原始数据的回归诊断。
M.Sc.物理课程内容 附件i
数据的统计分析：随机变量；概率和概率分布的原则；假设检验的基本概念；平均值的标准误差；置信区间；曲线拟合；精确测试拟合优度；功率分析；卡方测试拟合优度； G-Test拟合优度；卡方独立性测试；独立的G检验；学生的t检验用于一个样本；学生的t检验，用于两个样本；配对t检验； Wilcoxon签名式测试；相关和线性回归；斯皮尔曼的等级相关；多重回归；卡尔曼过滤器；这些统计测试的动手python培训
遗传学中的BSC（02133402）
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人类生理学，遗传学和心理学中的理学学士学位（...
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。