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浙江大学经济学院:《新制度经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2讲 稀缺、竞争与约束
文档格式:PPT 文档大小:114KB 文档页数:18
一、阅读检查 二、上讲小结 三、稀缺 竞争和竞争规贝 四、约束 五、研究的门径 六、小试牛刀
浙江大学经济学院:《新制度经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第9讲 合约研究
文档格式:PPT 文档大小:80KB 文档页数:14
一、上讲小结 二、再谈交易费用的测度 三、转让权、交易与合约 四、合约五、合约的履行和选择 六、经合约建立的产权
黑龙江八一农垦大学植保系:《农田杂草及防除》课程电子教案
文档格式:DOC 文档大小:38.5KB 文档页数:13
教学内容: 讲述杂草的分类方法,让学生举例说明他所见的某种杂草应属于哪一类,重点应讲述根据防除需要分类并画图说明;生物学特性一定要结合实例讲述
浙江大学经济学院:《新制度经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第8讲 交易费用与科斯定理
文档格式:PPT 文档大小:117KB 文档页数:21
一、上讲小结 二、交易费用的发现 三、概念 产权与交易费用 四、科斯定理 五、交易费用的测度 六、生产成本、交易费用和经济增长 七、交易费用对经济分析的意义
农业专业:《农业推广学》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:77KB 文档页数:5
农业推广学是伴随行为科学的产生和发展而逐渐形成的一门新兴的学科,其实质是高度 综合了农业技术学、社会科学及农业经济学的理论而形成的独立学科。作为一门专业基础 课,主要讲授农业推广的理论与实践。理论部分主要讲授:农业推广的理论基础、农业推广 创新扩散原理等:实践部分主要讲授:农业推广工作的内容和原则、农业推广体系建设、农 业推广教育、农业推广方法、农业推广经营等。结合国内外农业推广发展历史,探讨适合我 国的农业推广理论与实践,以缩短科学技术、科研成果应用于农业生产的周期
农业专业:《耕作栽培学》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:151KB 文档页数:10
课程简介 本课程为农学门类非农学专业本科生的专业基础课。分为耕作和作物栽培两部分,耕作 部分主要讲作物耕作的一般原理和基础知识,重点讲授常用的水旱田耕作方法和发展动态。 作物栽培部分主要讲授小麦、水稻、玉米大豆等作物的生长发育规律及其环境的关系;实 际生产中的技术环节和栽培技术要点。重点介绍当前作物生产中应用的主要技术。要求学生 掌握主要作物实际生产中的技术环节和耕作栽培技术要点,为学习植物保护专业课搭建良好 的背景和平台
农业专业:《农业推广学》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:77KB 文档页数:5
课程简介 农业推广学是伴随行为科学的产生和发展而逐渐形成的一门新兴的学科,其实质是高度 综合了农业技术学、社会科学及农业经济学的理论而形成的独立学科。作为一门专业基础 课,主要讲授农业推广的理论与实践。理论部分主要讲授:农业推广的理论基础、农业推广 创新扩散原理等;实践部分主要讲授:农业推广工作的内容和原则、农业推广体系建设、农 业推广教育、农业推广方法、农业推广经营等。结合国内外农业推广发展历史,探讨适合我 国的农业推广理论与实践,以缩短科学技术、科研成果应用于农业生产的周期
清华大学:《概率统计》课程教学资源(考研辅导讲义)第三讲 多维随机变量及其概率分布
文档格式:PDF 文档大小:52.66KB 文档页数:4
第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)
清华大学:《概率统计》课程教学资源(考研辅导讲义)第二讲 随机变量及其概率分布
文档格式:PDF 文档大小:55.94KB 文档页数:4
第二讲随机变量及其概率分布 内容提要 (1)随机变量及其分布函数(分布函数的性质) (2)离散型随机变量的分布律 (3)连续型随机变量的密度函数及概率计算 (4)重要分布的定义及背景(二项分布,超几何分布,几何分布,负二项分布, Poisson分布,均匀分布,指数分布, amma分布,正态分布) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合)
清华大学:《概率统计》课程教学资源(考研辅导讲义)第一讲 随机事件与概率
文档格式:PDF 文档大小:61.04KB 文档页数:5
第一讲随机事件与概率 内容提要 (1)事件间的关系与运算(四种关系,三种运算) (2)概率及其简单性质(古典溉型,几何溉型,求逆公式,加法公式,减法公式) (3)条件概率及三大公式(乘法公式,全概率公式, Bayes公式) (4)事件独立性与Bernoulli概型(独立性的实质及应用, Bernoulli概型的三个模型)
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