“统计学导论课程设计”教学改革探索

来源 :科技视界 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ancci
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
统计学导论课程设计是贵州理工学院应用统计学专业与统计学导论课程相匹配的综合实践类课程.根据应用统计学专业注重培养学生统计知识应用能力和实际问题实践能力的人才培养要求,结合成果导向教育理念,从课程设计的能力达成、设计内容分类、设计教学分组和阶段性考核细则等方面,探索统计学导论课程设计教学改革.
其他文献
在乌鲁木齐市多家宠物医院、宠物店、犬舍、流浪犬基地、社区随机选取无明显临床症状的犬共1 054只,采集其体表蜱虫889只,通过形态学鉴定及蜱虫的线粒体16S rDNA基因扩增序列进行分子生物学鉴定.鉴定得到假头基呈六角形的蜱虫,所采集的蜱虫初步鉴定为血红扇头蜱和图兰扇头蜱.发现血红扇头蜱和图兰扇头蜱的16S rDNA基因与已发表的国内河北株(JF979377)及新疆株(KU364373)同源性分别为97%和99%,与形态学鉴定结果一致.
为验证复方非泼罗尼滴剂按推荐剂量使用对犬蜱虫病的治疗效果,从北京市和海口市各收集60例自然感染病例犬,随机分配到A组和B组,A组为试验药物组(复方非泼罗尼滴剂),B组为对照药物组(福莱恩增效滴剂),每组60只,各组试验犬按推荐剂量接受治疗,在用药0 d、用药后1、2、3、4、5、6、7、10、14、21、28、35 d对病犬进行蜱虫计数、皮肤红疹和瘙痒程度评分,统计分析虫体转阴率、虫体平均减少率.结果显示,北京市A组在用药后28 d和35 d虫体平均减少率分别为100%和94.8%,北京市B组在用药后28
区域综合能源系统的安全域是由若干基于N-1安全准则的实用化安全边界围成的超几何空间.而储能装置除了能够利用“低储高发”特性降低系统运行成本,还可作为N-1故障后的临时电源,扩展系统安全域,从而提升系统的安全性.首先,构建考虑储能的实用化安全边界,并提出全维安全裕度标准差指标;其次,建立以储能的全寿命周期成本及效益、最大供能能力(total supply capability,TSC)指标、全维安全裕度标准差指标为目标的多目标双层储能优化配置模型,下层优化模型包括运行成本优化和TSC求解优化模型;最后,结合
最大供电能力是配电网发展的重要参考指标,然而配电网拓扑结构复杂多变使得完整描述供电路径存在一定的局限性.图在描述事物复杂连接关系时具有天然的优势,基于此,开展了基于图计算的配电网最大供电能力评估研究.首先,利用图数据结构与配电网拓扑的一致性,建立了配电网图模型,并利用图遍历描述转供关系,打破了配电网拓扑与描述方法间的壁垒.其次,考虑实际配电网运行约束限制,从转移站内负荷和承担站外转移负荷2个角度,构建了基于图计算的配电网最大供电能力评估模型.最后,利用改进人工鱼群算法求解评估模型,并对结果进行负载修正,获
建立牛布鲁氏菌2308感染小鼠巨噬细胞RAW264.7模型,用RT-qPCR检测感染细胞中TGF-β1在mRNA水平的变化;ELISA检测布鲁氏菌感染细胞后培养上清中TGF-β1、IL-1β和IL-18的释放量;Western blot分析TGF-β1蛋白水平的变化.布鲁氏菌侵染重组外源TGF-β1(rTGF-β1)预孵育的巨噬细胞,检测TGF-β1对炎症因子IL-iβ和IL-18的影响.构建布鲁氏菌感染小鼠模型,建模28 d后,将TGF-β1抗体以浓度为1 μg/mL的剂量尾根静脉注射感染小鼠,分别在注
为研究中药复方对多重耐药大肠埃希氏菌的耐药性消除效果,以从仔猪腹泻病例分离的1株多重耐药大肠埃希氏菌为研究对象,测定杨树花-地榆、杨树花-地锦草、杨树花-马齿苋和地榆-马齿苋4个中药复方的最小抑菌浓度,通过扫描电镜和透射电镜观察该菌株在中药复方作用后微观结构的变化,采用影印法和RT-PCR法测定各中药复方对该菌株耐药表型和耐药基因表达量的影响.结果显示,4个中药复方MIC值为62.50 mg/mL~250 mg/mL,各中药复方作用后菌株的细胞膜和细胞壁均发生不同程度的损伤;4个组中药复方的耐药消除率均在
为了解新疆南疆部分地方品种羊的无浆体感染情况和分子特征,用PCR法检测新疆南疆5种地方品种绵羊共100份血液DNA样本,发现无浆体总感染率为67.0%(67/100).以多浪羊感染率最高,为100%(20/20),和田羊感染率最低,为44.0%(11/25);散养和圈养羊的无浆体感染率分别为74.0%(37/50)和60.0%(30/50).67份无浆体阳性样本中,65份检出绵羊无浆体,14份检出嗜吞噬细胞无浆体,其中有12份样本中同时检出绵羊无浆体和嗜吞噬细胞无浆体,未检出牛无浆体和山羊无浆体.序列比对
对锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC),健康状态(state of health,SOH)和剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)进行准确估计是锂离子电池安全稳定运行的重要保障,该文提出一种结合充电电压片段和等效电路模型(equivalent circuit model,ECM)-数据驱动(data driven method,DDM)融合方法的锂离子电池SOC-SOH-RUL联合估计框架,实现对电池全生命周期的SOC、SOH和RUL的联合估计.首先提
对锂离子电池的健康状态(state of health,SOH)进行准确估计是电池安全稳定运行的重要保障.为此,提出一种基于最小二乘支持向量机误差补偿模型(least squares support vector machine-error compensation model,LSSVM-ECM)的锂离子电池SOH估计方法.该方法将电池容量的衰退过程分为总体趋势和局部差异,对于容量衰退的总体趋势,由电池容量历史衰退数据建立经验退化模型(empirical degradation model,EDM),并
Eucalyptus harvesting, forwarding and soil till-age operations are among the main causes for compaction of forest soils, with potential impacts on productivity. This concern is especially important in areas with soils that are naturally compacted (fragipa