2.3.1精度估算的目的和方法 个·目的一—求推算元素边长、方位角、坐标的中误差。 方法——公式估算和程序估算

第1节 工程风险估计概述 第2节 工程风险估计的方法 第3节 工程风险损失的内容 第4节 工程风险估计的应用 第5节 工程风险损失影响程度的度量方法

1简单随机抽样及实施方法 2总体平的数与总和的估针

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

§1 点估计 §3 估计量的评选标准 §4 区间估计 §5 正态总均值与方差的区间估计 §6 (0--1)分布参数的区间估计 §7 单侧置信区间

委托方提供的委估项目二期用地为55200平方米，建设内容为住宅83696平方米，会所3000平方米。评估人员根据估价目的,遵循估价原则,按照评估工作程序，利用科学的评估方法，在认真分析现有资料的基础上，经过周密准确的测算，并结合估价经验与对影响房地产价值因素的分析，确定该项目用地(55200平方米)的土地使用权在1999年8月31日的市场价值为：毛地总地价:5808.0万元

§1 点估计 §3 估计量的评选标准 §4 区间估计 §5 正态总均值与方差的区间估计 §6 (0--1)分布参数的区间估计 §7 单侧置信区间

一、普通最小二乘估计 二、最大或然估计 三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

何为网格自适应划分？ ANSYS 程序提供了近似的技术自动估计特定分析类型中因为网格划分带来 的误差。（误差估计在 ANSYS Basic Analysis Procedures Guide 第五章中讨论。） 通过这种误差估计，程序可以确定网格是否足够细。如果不够的话，程序将自动 细化网格以减少误差。这一自动估计网格划分误差并细化网格的过程就叫做自适 应网格划分，然后通过一系列的求解过程使得误差低于用户指定的数值（或直到 用户指定的最大求解次数）