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《专业导论》 《认识实习》 《高等数学》 《线性代数及其应用》 《国民经济统计学》 《随机过程》 《运筹学》 《实用回归分析》 《应用计算软件(SPSS)》 《概率论》 《企业经营统计》 《应用时间序列分析》 《非参数统计》 《实用统计软件(R 语言)》 《抽样技术与应用》 《应用多元统计分析》 《大数据技术》 《Python 语言与数据挖掘》 《探索性数据分析》 《数据可视化》 《统计推断》 《统计建模》 《装备制造企业统计学》 《统计专业英语》 《社会统计与社会调查方法》 《空间数据分析》 《数理统计》 《毕业实习》 《毕业设计(论文)》
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一、物理学的分支及发展的总趋势 物理学 经典物理一力学、热学、电磁学、光学; 现代物理一相对论、量子论、非线性物理学;
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一、制定本课程实验大纲的依据 依据《气象原理与气候学》教学计划和教学大纲要求,为达到教学目的和要求而制定。 二、本课程实验教学的作用 通过实验,学生牢固掌握和深入理解每个实验的构造原理,运用气 象学原理解决实践中有关问题。 实验过程中学生要持认真仔细的态度,爱护公物,严格遵守课堂纪 律,实验教学能培养学生们强烈的责任心、事业心,学会理论联系实际
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这是一门两学年的物理课,我们开设这门课程是着限于你们,读者们,将成为物理学工 的作者当然,情况并非一定如此,但是每门学科的教授都是这样设想的!假如你打算成为一 个物理学工作者,就要学习很多东西;这是一个200年以来空前迷勃发展的知识领域事实 上,你会想到,这么多的知识是不可能在四年内学完的,确实不可能你们还得到研究院去继 续学习
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实习目的: 农业气象学是一门实践性较强的专业基础课,是农学类各专业的主干课程。学生不仅需要 掌握农业气象学和气候学的基本理论、基本知识,而且还必须掌握室内和野外气象观测和数据 处理训练,要求有实践性的教学环节,着重对学生动手能力的培养,让学生到实验室或大自然 中去验证课堂所学的理论知识,实地认识气象各要素的形成特征、分布规律和相互关系,预期 达到巩固课堂教学效果,并为将来独立开展有关专业技术工作打好基础
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一、目的、内容与要求 按教学大纲要求,为掌握农业生产实践环节,加深学生对黑龙江垦区农场情况的了 解,使之能够更加适应垦区经济发展的需要,有利于毕业后的工作开展,为学习垦区干部 职工艰苦奋斗,建设边疆的优秀品质,培养学生树立学农爱农务农的思想。为此,安排学 生进行毕业实习。 要求学生通过毕业实习,能够全面了解和熟悉国营农场的春播、夏初阶段田间管理的 机械化作业全过程,掌握农作物播种,苗期田间管理的作业程序和主要技术措施。对农作 物的苗期生长发育情况进行调查,认真记录,以加强感性认识,巩固课堂理性知识
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教学基本内容: 1.药理学的任务和研究对象,药效学和药动学研究范围,和相邻学科的关系。 2.药物的基本特性、药物与毒物及食物的关系。 3.药理学的发展简史。 4.新药的开发和研究
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结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用
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1.了解电子商务经济学的前沿学科性质,理解将电子商务作为一个市场和一种新的数字服务产品来研究的理论价值和实践意义,从中掌握电子商务经济学的分析框架 2.掌握和理解消费者理论、厂商理论、市场理论,以及柠檬市场和信号发送理论等相关经济学原理中的基本概念,并能初步应用这些概念和分析方法讨论电子商务经济学分析框架中的主要问题及现象
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因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用
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