一、心理实验的含义与基本形式 二、心理实验中的变量及其控制 自变量的种类与控制(IV) 因变量的种类与控制(DV) 干扰变量及其控制(CV） Confounding Variables(CV))

随机变量及其分布 常用的离散型随机变量 常用的连续型随机变量 随机变量函数的分布

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

为更好地揭示随机现象的规律性并利 用数学工具描述其规律,有必要引入随机 变量来描述随机试验的不同结果. 例检测一件产品可能出现的两个结果, 也可以用一个离散变量来描述 例电脑寿命可用一个连续变量T来描述

映射方法:将具体的样本空间映射到数集或者 函数集(传统的方法;概率论中常用)。 直接方法:直接指定样本空间为数集或函数集 当样本空间为一维实数集合时,则称该一维实变量为随机变量。 当样本空间为一维复数集合时,则称该一维复数变量为复随机变量当样本空间为高维实数空间时,则称该高维实数空间为随机向量当样本空间为定义于某个数集上的函数组成,则称该函数集合为随机过程

9.1 指针和指针变量的概念 9.2 指针变量的定义与应用 9.3 数组的指针和指向数组的指针变量 9.4 字符串的指针和指向字符串的指针变量 9.5 返回指针值的函数 9.6 指针数组与主函数main()的形参 9.7 函数的指针和指向函数的指针变量

一、适宜资料:多个自变量对一个依变量的影响呈线性回归模型的多变量资料。 二、分析目的:建立多元线性回归方程,分析多个自变量对一个依变量的综合作用及各自变量的绝对作用(b),从而发现规律,以利预测和控制

一、适宜资料:多个自变量x与一个依变量y呈线性相关关系。 二、分析目的:分析多个自变量x与一个依变量y的相关关系,并把各自变量x与y的总关系(影响),即相关系数r分解为x对y的直接作用(通经系数P)及间接作用,并利用通经系数比较各x对作用程度的相对大小

§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

在4.2节中介绍控制系统设计的极点配置方法时,曾假设所有的状态变量均可有效地 用于反馈。然而在实际情况中,不是所有的状态度变量都可用于反馈。这时需要要估计不 可用的状态变量。需特别强调,应避免将一个状态变量微分产生另一个状态变量,因为噪 声通常比控制信号变化更迅速,所以信号的微分总是减小了信噪比