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線性統(tǒng)計模型是一類統(tǒng)計模型的總稱，它包括了線性回歸模型、方差分析模型、協(xié)方差分析模型和線性混合效應(yīng)模型（或稱方差分量模型）等，因此線性模型成為現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)中應(yīng)用最為廣泛的模型之一。通過本課程的學(xué)習，使學(xué)生掌握線性模型統(tǒng)計推斷的基本理論、方法及其應(yīng)用，其中包括理論與應(yīng)用的近期發(fā)展。

該課程將介紹一些實驗數(shù)據(jù)處理的標準非參數(shù)統(tǒng)計過程， 比如單樣本，兩樣本和多樣本秩檢驗和他們的功效計算，也介紹擬合優(yōu)度檢驗，列聯(lián)表檢驗和相關(guān)性檢驗方法。同時，還介紹一些現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計方法：比如非參數(shù)密度估計和非參數(shù)回歸，函數(shù)型數(shù)據(jù)分析等等。該課程比較這些統(tǒng)計方法背后的理論分析，包括U-統(tǒng)計量，功效函數(shù)和漸近相對效率都有介紹。 同時，應(yīng)用也沒有被忽視，也介紹了一些實際應(yīng)用比如基因集合分析等等。

多元統(tǒng)計分析是進行科學(xué)研究的一項重要工具，在自然科學(xué)、社會科學(xué)等方面有廣泛的應(yīng)用。多元分析研究的是多個變量的統(tǒng)計總體，這使它能夠一次性處理多個變量的龐雜數(shù)據(jù)，而不需考慮異度量的問題。通過本課程的學(xué)習，使學(xué)生系統(tǒng)地了解多元統(tǒng)計分析的基本概念和基本原理，掌握一些常用的多元統(tǒng)計思想和統(tǒng)計方法，學(xué)會處理常見的多元統(tǒng)計問題。

生物信息學(xué)課程從生物學(xué)意義、模型建立、算法原理、統(tǒng)計檢驗等方面介紹生物信息學(xué)的基本原理與常用工具。希望學(xué)生能夠了解針對不同生物學(xué)問題的生物信息學(xué)方法背后的基本假設(shè)、能回答的問題及其局限性。主要內(nèi)容包括：（1）概論；（2）序列的采集和存儲；（3）序列比對；（4）生物序列數(shù)據(jù)庫信息檢索；（5）生物統(tǒng)計與概率分析基礎(chǔ)；（6）序列模式識別；（7）分子進化與系統(tǒng)發(fā)育分析；（8）基因組分析及基因預(yù)測；（9）RNA生物信息學(xué)；（10）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析及預(yù)測；（11）基因芯片數(shù)據(jù)分析；（12）生物分子網(wǎng)絡(luò)。理論講授的同時，本課程將安排學(xué)生做上機練習（包括數(shù)據(jù)庫檢索及構(gòu)建進化樹等）。

流行病學(xué)是研究特定人群中疾病、健康狀況的分布及其決定因素，并研究防治疾病及促進健康的策略和措施的科學(xué)

本課程采用概率論與隨機過程等數(shù)學(xué)方法研究信息的測度、信道容量以及信源與信道編碼等理論問題；主要目的是讓學(xué)生了解仙農(nóng)信息論的基本內(nèi)容，掌握其中的基本公式和和基本運算，培養(yǎng)利用信息論的基本原理分析和解決實際問題的能力，為進一步學(xué)習通信和信息以及其他相關(guān)領(lǐng)域的高深技術(shù)奠定良好的理論基礎(chǔ)。

衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)是以醫(yī)學(xué)，特別是預(yù)防醫(yī)學(xué)的理論為指導(dǎo)，用統(tǒng)計學(xué)原理和方法研究醫(yī)學(xué)，側(cè)重預(yù)防醫(yī)學(xué)中數(shù)據(jù)的搜集、整理與分析的一門應(yīng)用性學(xué)科，它是公共衛(wèi)生工作者必不可少的工具。在學(xué)習本課程時，應(yīng)注意掌握衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)的基本理論、基本知識、基本方法及基本技能，掌握調(diào)查設(shè)計及實驗設(shè)計的原則與內(nèi)容，掌握醫(yī)學(xué)人口統(tǒng)計、疾病統(tǒng)計等常用統(tǒng)計指標，并用之評價人群健康狀況，為衛(wèi)生決策提供統(tǒng)計信息。

生物統(tǒng)計是用數(shù)理統(tǒng)計的原理和方法，分析和解釋生物界的種種現(xiàn)象和數(shù)據(jù)資料，以求把握其本質(zhì)和規(guī)律性。主要內(nèi)容包括1. 經(jīng)典生物統(tǒng)計方法2. 高維生物數(shù)據(jù)分析方法3. 高通量測序數(shù)據(jù)分析方法簡介。

隨機過程所涉及的理論和方法在現(xiàn)代科技諸多領(lǐng)域，例如物理、化學(xué)、生物、通信、機電、自動化、地震、海洋及經(jīng)濟等學(xué)科中均有廣泛應(yīng)用。本課程從工程應(yīng)用的角度討論隨機過程（隨機信號）的基本理論、基本分析方法及應(yīng)用。通過本課程的學(xué)習，使學(xué)生掌握隨機過程的統(tǒng)計特性描述方法，平穩(wěn)隨機過程的統(tǒng)計分析，馬爾可夫鏈的基本理論和應(yīng)用方法，隨機過程通過線性系統(tǒng)的分析，典型隨機過程等。

時間序列分析是推斷統(tǒng)計學(xué)的一個重要分支，是利用隨機數(shù)學(xué)的方法分析隨時間變化的隨機數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計規(guī)律性，其內(nèi)容包括構(gòu)建模型、參數(shù)估計及最佳預(yù)測與控制等。時間序列分析在經(jīng)濟學(xué)、社會科學(xué)領(lǐng)域以及自然科學(xué)領(lǐng)域均得到了十分廣泛的應(yīng)用。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展與普及，時間序列分析將日益發(fā)揮更加重要的作用。學(xué)好時間序列分析已成為對統(tǒng)計學(xué)專業(yè)本科生的基本要求，同時也將為學(xué)生后續(xù)的學(xué)習與實踐打下重要的方法論基礎(chǔ)。

本課程是數(shù)學(xué)類各專業(yè)最重要的基礎(chǔ)課之一?；緝?nèi)容包括微積分學(xué)、級數(shù)理論。本課程是許多后繼課程如微分方程、微分幾何、復(fù)變函數(shù)、實變函數(shù)、概率論、基礎(chǔ)物理、理論力學(xué)等學(xué)習的基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)分析同時也是大學(xué)數(shù)學(xué)的基本能力及思維方法的訓(xùn)練重要課程。具有良好的數(shù)學(xué)分析的基礎(chǔ)對于今后的學(xué)習和研究起著關(guān)鍵的作用。

數(shù)理統(tǒng)計學(xué)是應(yīng)用廣泛的基礎(chǔ)性學(xué)科，主要研究對隨機樣本進行科學(xué)分析與處理的方法，包括如何有效地收集數(shù)據(jù)，如何估計參數(shù)，如何做檢驗，如何研究變量之間的關(guān)系以及如何進行統(tǒng)計決策等內(nèi)容。作為統(tǒng)計學(xué)方向最基礎(chǔ)的專業(yè)課程，主要目的是通過教學(xué)，使學(xué)生掌握本學(xué)科的基本概念和基本統(tǒng)計思想，具備使用常用的統(tǒng)計方法并結(jié)合利用先修課程中的數(shù)學(xué)、概率論知識來解決一些實際問題的能力，初步了解數(shù)理統(tǒng)計研究的新進展并初步建立統(tǒng)計思維方式。

《試驗統(tǒng)計方法》是運用數(shù)理統(tǒng)計的原理和方法，結(jié)合農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)研究實踐，對試驗的設(shè)計、試驗資料的收集和整理以及試驗結(jié)果的分析和推斷等方法研究的一門學(xué)科。本課程教學(xué)以高等數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)（含概率論和線性代數(shù)）為基礎(chǔ)，概念較多、理論抽象、系統(tǒng)嚴密、實踐性強、公式復(fù)雜、符號繁多、計算量大。

本課程系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)庫的基本理論，并以目前比較流行的大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 SQL Server為載體，向?qū)W生講述了大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫的概念、管理、設(shè)計和開發(fā)。通過本課程的學(xué)習，要求學(xué)生能從實用性的角度出發(fā)理解并掌握數(shù)據(jù)庫的安全性、并發(fā)控制和恢復(fù)技術(shù)，能熟練的編寫基本的SQL語句，掌握索引、數(shù)據(jù)完整性、視圖、存儲過程、觸發(fā)器等概念及使用方法，并能進行數(shù)據(jù)庫的設(shè)計、開發(fā)與管理。

1．從ADT角度介紹常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法分析的基本方法。使學(xué)生從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的邏輯結(jié)構(gòu)、相應(yīng)的一組基本運算、實現(xiàn)以及對實現(xiàn)的評價等方面去掌握線性表、棧、隊列、串、數(shù)組、樹、圖等常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并對算法的時間和空間復(fù)雜性有一定的分析能力。 2．介紹排序技術(shù)。使學(xué)生掌握插入排序、選擇排序、交換排序、基數(shù)排序、歸并排序等常用的排序算法，并討論他們的時間和空間開銷。 3．通過本課程的學(xué)習，學(xué)生將掌握常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的設(shè)計和分析方法，提高程序設(shè)計的能力；針對簡單的求解問題，選擇合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解決之。

C語言是一種通用的高級程序設(shè)計語言，同時又具有其它高級語言所不具備的低級語言功能，不但可用于編寫應(yīng)用程序，還可用于編寫系統(tǒng)程序，因而得到最廣泛的應(yīng)用。同時，掌握了 C 語言，就可以較為輕松地學(xué)習其他任何一種程序設(shè)計語言， 為后續(xù)的面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計， Windows程序設(shè)計，Java程序設(shè)計等程序設(shè)計語言的學(xué)習打下了扎實的基礎(chǔ)。 本課程以C語言為教授程序設(shè)計的描述語言，結(jié)合語言介紹程序設(shè)計的基本原理、技巧和方法。主要講授內(nèi)容包括程序設(shè)計基本概念、基本數(shù)據(jù)類型、運算符和表達式，以及基本的數(shù)據(jù)輸入輸出方法；選擇結(jié)構(gòu)、控制結(jié)構(gòu)；數(shù)組、字符串；函數(shù)、預(yù)處理命令；指針；結(jié)構(gòu)體和共用體；位運算、位段；數(shù)據(jù)文件的基本處理技術(shù)。通過本課程的學(xué)習，為與計算機有關(guān)課程的學(xué)習，以及能用計算機解決一些實際問題打下堅實的基礎(chǔ)。

是非數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)學(xué)習的課程，內(nèi)容包括概率論與數(shù)理統(tǒng)計兩方面課程的結(jié)合。主要講述：一。概率論的基本概念 二。 隨機變量及其分布 三。 多維隨機變量及其分布 四。 隨機變量的數(shù)字特征 五．大數(shù)定律及中心極限定理 六．樣本及抽樣分布 七．參數(shù)估計 八。 假設(shè)檢驗 九。 方差分析與回歸分析 “

本課程是學(xué)習和研究近代數(shù)學(xué)的重要基礎(chǔ)，在自然科學(xué)、社會科學(xué)、經(jīng)濟領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。本課程使學(xué)生學(xué)習和了解多項式、線性空間和線性變換等基本知識。通過學(xué)習，培養(yǎng)學(xué)生具有數(shù)學(xué)的思維方式、創(chuàng)新精神，以及解決實際問題的初步能力。