第一节多元函数的基本概念 第二节偏导数 第三节全微分 第四节复合函数及隐函数的偏导数 第五节多元微分学的应用 第六节例题详解

要点：掌握多元线性回归模型中的基本假设检验方法。重 点掌握多元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法； 普通最小二乘估计方法

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

§1 多元函数的基本概念 §2 偏导数 §3 全微分 §4 一元复合函数求导法则 §5 隐函数的求导方法 §6 多元函数的极值及其求法 §7 二重积分的概念与性质 §8 二重积分的计算法

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式

5.1 多组元单相系统 5.2 理想混合气体和理想混合物 5.3 多元复相系统 5.4 多元复相平衡条件 5.5 Gibbs 相律例子 5.6 多元复相系统的例子 5.7 化学平衡

美国学校德育模式的特点及启示 当今美国存在着六种主要的学校德育模式,这些模式是使美国德育在七十年代后得以复兴的重要因素之 具有下列一些特点 多元性与针对性共存 美国的多元文化和社会政体决定了其多元的德育模式

§1 多元函数的基本概念 多元函数的概念 二元函数的极限 二元函数的连续性 §2 偏导数 偏导数的定义及其计算法 高阶偏导数 §3 全微分及其应用 全微分的概念 全微分在近似计算中的应用

4.1 空间解析几何简介 4.2 多元函数的概念 4.3 二元函数的极限与连续

第一章 人工智能发展概述 1.1 全球：以科技企业为主导，推进技术创新升级 1.2 中国：加强算力基础设施建设，支撑应用落地 第二章 人工智能算力及应用现状 2.1 芯片：应用需求日渐丰富，催生芯片多元化发展 2.2 服务器：多元开放、绿色节能成为发展方向 2.3 云服务：AI 与云加速融合，推动业务创新 2.4 算法模型：巨量化成发展趋势，预训练模型为创新基础 2.5 应用：算力与应用协同发展，推动场景多元化 第三章 中国人工智能计算力发展评估 3.1 行业概况及排名 3.2 地域概况及排名 第四章 IDC建议 4.1 技术供应商建议 4.2 产业发展建议 4.3 行业用户建议