本章主要介绍了相关分析和回归分析的基本理 论。包括确定相关关系的判别方法以及配合回归 直线及曲线的条件,掌握建立回归方程和相关回 归分析需要注意的问题,达到学会预测的目的等

本章主要介绍了相关分析和回归分析的基本理论。包括确定 相关关系的判别方法以及配合回归直线及曲线的条件,掌握建立回归 方程和相关回归分析需要注意的问题,达到学会预测的目的等

1.关于实数的基本定理 子列 定义1在数列{xn}中,保持原来次序自左至右任一选区无限多项,构成新的数列,就称为(x}的子列,记 为 子列的极限和原数列的极限的关系 定理1若imx=a,则{x}的任何子列}都收敛,并且它的极限也等于a 注:该定理可用来判别{xn}不收敛。 例:证明{sin}不收敛

教学目的本节讨论直线上的 Riemann积分(包括广义 Riemann积分)与 Lebesgue积分之间的关系.同时给出 Riemann可积函数的一个判别条件. 本节要点用测度理论可以给出函数 Riemann可积的一个简明的充要条 件.本节的主要结果表明 Lebesgue积分是 Riemann积分的推广.利用 Lebesgue积分的性质,可以解决一些 Riemann积分的问题

1.水头损失产生原因及分类 2.液流型态(流态判别与特性) 3.沿程水头损失的变化规律及确定 4.局部水头损失和绕流阻力

1.了解软件概要设计的原则和过程 2.掌握模块划分的评价准则一模块独立性的判别。 3.掌握结构化设计方法。 4.了解 Jackson系统开发方法和 Jackson程序设计方法

一 点态收敛 二 函数项级数（或函数序列）的基本问题 三 函数项级数（或函数列）的一致收敛性 四 一致收敛性判别 五 小结

一、目的 1.熟悉齿轮各部分名称和几何关系。 2.学会运用一般测量工具测定渐开线齿轮的各基本参数,通过参数测量,从中掌握标准齿轮与变位齿轮的基本判别方法。 3.学会测量齿厚的一般方法

最小方差无偏估计和有效估计是在某种意义下的最 优估计,两者既有区别又有密切的关系。如果求出 参数θ的一个估计量θ,判别其是否为最小方差无偏 估计或有效估计,显然具有重要的意义。倘若能直 接求出参数θ的最小方差无偏估计或有效估计,则 将更加令人满意,本节将研究这些问题

1．熟悉负反馈的组态及其判别方法； 2．掌握负反馈对放大电路性能的影响； 3. 了解负反馈引入的相关原则