目录概述概念1、总体与样本2、变量与常量3、 参数与统计数4、效应与互作5、错误、随机误差与系统误差6、准确性(accuracy)VS精确性(precission)7、变量分布的集中性VS离散性实验设计 1、原则2、抽样-样本的代表性3、变量的统计归纳4、概率分布5、假设检验6、

目录MarkovModel1、概念2、特点3、不动点计算-迭代求结果直至收敛*MarkovModel的缘起-PageRank的算法HiddenMarkovModel1、与Markovchain区别 2、模型3、研究的数学问题3.1 识别问题-由观测样本得到其来源3.2解码问题－由观测样本得到隐状态3.3学习问题－由

目录构建进化树的算法1、基于距离1.1UPGMA（Unweightedpairgroupmethodwitharithmeticmean，平均连接聚类法）1.2ME（MinimumEvolution，最小进化法）1.3NJ（Neighbor-Joining，邻接法）​编辑2、基于特征2.1最大简约法（MaximumParsimony）2.2最大似然法（MaximumLikelyhood）2.3