研究使用计算机求解各种科学与工程 计算问题的数值方法（近似方法），对 求得的解的精度进行评估，以及如何在 计算机上实现求解等。 数值分析课程中所讲述的各种数值方 法在科学与工程计算、信息科学、管理 科学、生命科学等交叉学科中有着广泛的应用

第一章 数值计算中的误差分析 第二章 线性方程组的直接解法 第三章 线性方程组的迭代解法 第四章 方阵特征值和特征向量的计算 第五章 非线性方程求根。 第六章 插值法 第七章函数逼近和曲线拟合 第八章 数值积分与数值微分 第九章 常微分方程的数值解法

1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析

第一节一元线性回归与相关分析 第二节协方差分析 第三节多元线性回归与相关分析 第四节通径分析 第五节非线性回归分析

11.1主要功能 11.2实例操作 11.1主要功能 多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多,使得分析的复杂性增加。观察指标 的增加本来是为了使研究过程趋于完整,但反过来说,为使研究结果清晰明了而一味增加 观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中,指标间经常具备一定的相关性,故人 们希望用较少的指标代替原来较多的指标,但依然能反映原有的全部信息,于是就产生了 主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法

逐步判别分析 在判别函数中,判别作用大的指标尽可能不要遗漏,作用小的指标则要尽量排除。逐步判别分析可对指标进行筛选,挑出必要的、较好的指标组合,建立判别函数,从而提高判别效果

第一节 性状的分类 第二节 数量性状的遗传特点 第三节 数量性状遗传分析的统计学方法 第四节 通径分析 第五节 遗传参数

一旦研究目标确定,就要针对市场上出现的各种可能 情况形成一些合适的假设。例如某企业在分析上季度销 售收入显著增长时总结了以下几点 (1)CI战略的导人改善了企业形象,导致新客户有很大 增加;

1、组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析 2、组内观察值数目不等的单向分组资料的方差分析 3、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析

Section 7.1 Principle of ANOVA 方差分析的基本原理 Section 7.2 ANOVA for Completely Randomized Design 完全随机试验资料的方差分析 Section 7.3 ANOVA for Randomized Block Design 随机区组试验资料的方差分析