单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

一、Microsoft office家族中的一个重要成员就是 Microsoft Excel,简称 Excel,它是一种表格式的数据综合管理和分析系统。 二、用 Excel可以高效地完成多种多样的表格和图表设计,进行复杂的数据计算和分析,广泛应用在财务、金融、统计、行政等多方面 三、本章将简单介绍 Excel2000的使用

描述使用 EViews来完成数据的基本分析及利用 EViews画图和造表来描述数据。 第九章序列 第十章组 第十一章应用于序列和组的统计图 第十二章图、表和文本对象

用 Excel软件的“规划求解”功能可以方便地求解线性规划、整数规划和非线 性规划问题。但如果安装 Office 997时采用的是典型安装方法,则【工具】菜单中是 无“规划求解”功能项的。可参照§2.8中介绍的方法将未安装的组件安装完整。 下面以第八章例8.1为例介绍用 Excel求解线性规划的操作步骤和运行输出结 果的分析

在分析了前人计算型材轧制宽展变形的各种方法之后,得出结论:现有的各种宽展模型不能满足CAD/CAE软件系统的需要。高精度的宽展模型必须分不同的孔型系统和轧机布置形式,由现场实验,经统计回归得到。用此方法,得到两组分别适用于横列式和复二重小型、线材轧制宽展模型

用 Excel软件的“规划求解”功能可以方便地求解线性规划、整数规划和非线 性规划问题。但如果安装 Office 997时采用的是典型安装方法,则【工具】菜单中是 无“规划求解”功能项的。可参照§2.8中介绍的方法将未安装的组件安装完整。 下面以第八章例8.1为例介绍用 Excel求解线性规划的操作步骤和运行输出结 果的分析

§1 从现实对象到数学模型 §2 数学建模的重要意义 §3 概率统计相关模型 §4 数学建模的基本方法和步骤 §5 数学建模的特点和分类 §6 数学建模能力的培养

试卷形式与答题要求 1. 每套试题分两类。Ⅰ类题满分20分；Ⅱ类题满分16分。选做其中一道。 2. 所有计算均使用SAS软件完成，分析步骤以平时作业要求为准。 3. 平时成绩占20分

《科技论文写作》 《高等数学 A》 《工程制图 A1》 《工程制图 A2》 《工程制图 A2 上机实验》 《土木工程材料》 《土木工程材料实验》 《理论力学 B》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《材料力学 B》 《材料力学实验》 《线性代数 B》 《概率论与数理统计 B》 《工程测量》 《工程测量实验》 《结构力学 A1》 《结构力学 A2 》 《结构力学 A2 上机》 《电工学基础 B》 《C 语言程序设计》 《C 语言程序设计》（实验） 《土木工程概论》 《房屋建筑学 A》 《房屋建筑学课程设计》 《土力学》 《工程地质》 《混凝土结构设计原理》 《工程结构试验》 《工程结构试验》实验 《基础工程》 《土木工程施工》 《混凝土与砌体结构设计》 《钢结构》 《高层建筑结构》 《建筑结构抗震》 《专业英语》 《结构设计软件应用》 《岩体力学》 《隧道工程》 《岩土工程勘察及测试技术》 《地下结构施工》 《地下建筑结构》 《地基处理》 《岩土设计软件应用》 《城市轨道交通工程》 《桥梁工程》 《路基路面工程》 《道路勘测设计》 《道路与桥梁工程施工》 《钢结构及钢桥》 《桥梁设计软件应用》 《施工测量实验》 《弹性力学及有限元》 《建筑设备》 《建筑机械》 《建设法规》 《土木工程数值分析方法》 《钢筋混凝土特种结构》 《工程造价》 《工程项目管理》 《工程监理》 《土木工程检测技术及评价》 《土木工程检测技术及评价》（实验） 《桥梁抗震与抗风设计》 《认识实习》 《工程测量实习》 《混凝土结构课程设计》 《钢结构课程设计》 《基础工程课程设计》 《挡土结构课程设计》 《桥梁工程课程设计》 《路基路面工程课程设计》 《土木工程施工组织课程设计》 《生产实习》 《毕业设计》

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲