随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

§4.3 多重共线性 Multicollinearity 一、多重共线性的概念 二、多重共线性的后果 三、多重共线性的检验 四、克服多重共线性的方法 五、例题 六、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 Random Explanatory Variables 一、随机解释变量问题 二、随机解释变量的后果 三、工具变量法 四、解释变量的内生性检验

§4.3 多重共线性 Multicollinearity 一、多重共线性的概念 二、多重共线性的后果 三、多重共线性的检验 四、克服多重共线性的方法 五、例题 六、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 Random Explanatory Variables 一、随机解释变量问题 二、随机解释变量的后果 三、工具变量法 四、例题

研究多元地质统计学涉及以下方面的若干问题:(1)多元地质统计学的基本假设,包括:协同区域化变量、互变异函数、互协方差以及协同区域化变量的二阶平稳假设和内蕴假设;(2)协同区域化矩阵;(3)协同区域化的线性模型;(4)多元地质统计学的最佳估计方法,包括用协同克立格法对区域化变量的估计、空间分量的估计以及区域化因子的估计

§4.1 异方差性 一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例 §4.2 序列相关性 一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、案例 §4.3 多重共线性 一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法 六、案例 *七、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

实际问题需寻求某个变量y 随另一变量 t 的变化规律 ：y=y(t)

第一篇 心 理 实 验 总 论 第一章 心理学实验概述 第一节 心理学实验的由来 第二节 现代心理学实验的发展 第二章 心理实验中的变量 第一节 基本变量 第二节 心理实验的程序 第三节 心理实验的类型 第三章 心理实验报告 第一节 文献检索 第二节 核对清单阅读法 第三节 心理实验报告的写作 第四节 学生心理实验报告的写作 第二篇 心 理 实 验 分 论 第一章 变量实验 一 迷津实验 第二章 心理物理法实验 一 最小变化法测定差别阈限 二 恒定法测定测肤觉两点阈 三 信号检测法（有无法） 第三章 感觉实验 一 颜色爱好测验 二 颜色混合 三 闪光融合频率的测定 四 影响闪光融合临界频率(cff)的因素 五 彩色负后像 六 图形后效 第四章 知觉实验 一 形状恒常性 二 单双眼的深度知觉实验 三 似动现象 第五章 反应时和动作技能实验 一 声简单反应时实验 二 光选择反应时的测定 三 减法反应时实验 四 心理旋转实验 五 加法反应时 六 句子 — 图形匹配实验 七 心理差异量的关系 八 镜画实验 九 Vincent集体学习曲线 第六章 学习和记忆实验 一 短时记忆容量测定 二 有凭借再现与无凭借再现 三 短时记忆的视觉编码实验 四 图形再认 第七章 情绪和个性实验 一 表情认知 第八章 应用性实验 一 划消测验 二 注意广度 三 注意起伏 四 串行一并行加工实验 练习题 练习题参考答案

§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

一、变量:树支电压。 二、方法:根据基本割集建立KCL方程。 三、方程数:有n-1个树支电压,方程数=n-1 选一个合适的树:将电压源及电压控制量选为树支,电流源及电流控制量选为连支

第十二章 数项级数 1 级数的收敛性 2 正项级数 一 正项级数收敛性的一般判别原则 二 比式判别法和根式判别法 三 积分判别法 四 拉贝判别法 3 一般项级数 一 交错级数 二 绝对收敛级数及其性质 三 阿贝耳判别法和狄利克雷判别法 第十三章 函数列与函数项级数 1 一致收敛性 一 函数列及其一致收敛性 二 函数项级数及其一致收敛性 三 函数项级数的一致收敛性判别法 2 一致收敛函数列与函数项级数的性质 第十四章 幂级数 1 幂级数 2 函数的幂级数展开 一 泰勒级数 二 初等函数的幂级数展开式 3 复变量的指数函数·欧拉公式 第十五章 傅里叶级数 1 傅里叶级数 一 三角级数·正交函数系 二 以2π为周期的函数的傅里叶级数 三 收敛定理 2 以2l为周期的函数的展开式 3 收敛定理的证明 第十六章 多元函数的极限与连续 1 平面点集与多元函数 一 平面点集 二 R2上的完备性定理 三 二元函数 四 n元函数 2 二元函数的极限 3 二元函数的连续性 第十七章 多元函数微分学 1 可微性 2 复合函数微分法 3 方向导数与梯度 4 泰勒公式与极值问题 一 高阶偏导数 二 中值定理和泰勒公式 三 极值问题 第十八章 隐函数定理及其应用 1 隐函数 2 隐函数组 3 几何应用 一 平面曲线的切线与法线 二 空间曲线的切线与法平面 三 曲面的切平面与法线 4 条件极值 第十九章 含参量积分 1 含参量正常积分 2 含参量反常积分 3 欧拉积分 一 Γ函数 二 B函数 三 Γ函数与B函数之间的关系 第二十章 曲线积分 1 第一型曲线积分 2 第二型曲线积分 第二十一章 重积分 1 二重积分概念 2 直角坐标系下二重积分的计算 3 格林公式·曲线积分与路线的无关性 4 二重积分的变量变换 5 三重积分 6 重积分的应用 7 n重积分 8 反常二重积分 9 在一般条件下重积分变量变换公式的证明 第二十二章 曲面积分 1 第一型曲面积分 2 第二型曲面积分 3 高斯公式与斯托克斯公式 4 场论初步 第二十三章 流形上微积分学初阶 1 n维欧氏空间与向量函数 2 向量函数的微分 3 反函数定理和隐函数定理 4 外积、微分形式与一般斯托克斯公式