§11.1变量间关系的度量 §11.2一元线性回归 §11.3利用回归方程进行估计和预测 §11.4残差分析

一、非正规有限差分法 二、热传导杆 三、有限差分法的更多正规分析 四、热方程 五、一致性+稳定性产生收敛性

复旦大学：《微分方程数值解》课程教学资源（课堂讲义）差分法解边值问题

3.1正方形区域中的 Laplace方程 Dirichlet边值问题的差分模拟设是xy平面中的具有正方形边界∂Q2的一个有界区域,考虑 Laplace方程的第一边值( Dirichlet)问题

序列的Z变换 一、L变换(拉氏变换):(线性模拟系统)解常系数微分方程的运算方法变微分方程为代数方程(时域→复域)。 二、Z变换:(离散系统)解常系数差分方程的运算方法—变差分方程为代数方程(时域→复域);

§2-1 连续系统的时域分析 §2-1-1 系统微分方程及其经典解 §2-1-2 零输入响应与零状态响应 §2-2 离散系统的时域分析 §2-2-1 离散系统差分方程的建立 §2-2-2 离散系统差分方程的求解 §2-3 系统的单位冲激响应与单位样值响应 unit impulse response and unit sample §2.4 卷积积分与卷积和( Convolution) 2.4.1借助于信号分解求系统零状态响应 §2.5 卷积和—已知单位样值响应，求系统零状态响应

前面建立的模型都用了考察对象在系统中的均匀分布假设。这种方法建模被称为集中参数法 考虑个体差异(或分布差异)的建模方法被称为分布参数法。分布参数法用于连续变量的问题时,得到的通常都是 偏微分方程,无论建模还是求解都比较困难。仅举两个简单例子,来说明这种方法的应用

§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

一、随机变量的无穷和 二、随机序列通过离散时间线性系统的表示 三、连续时间随机过程的微积分 四、随机过程通过连续时间线性系统的表示 五、由差分方差和微分方程定义的线性系统

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测