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第五节如何才能是最优的 一、元可导函数的单调性 二、一元可导函数的极值与最值 三、一元可导函数的凹凸性 四、多元函数的极值 五、小结 六、练习
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9-4单变量有理函数域 9.4.1域上的一元有理分式域的定义 设R为一整环,命S={(b,a)|a,b∈R,a≠0}。现在S中规定为 逐一验证“反身性”、“对称性”、“传递性”可知为一等价关系。用(b,a)表示与 (ba)等价的元素的全体。现记S关于u的等价类的集合为%,则(b,a)是中的元 素。下面在上定义二元运算:
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第1章 极限 第2章 函数的连续性 第3章 一元微分学及其应用 第4章 期中部分知识梳理 第5章 不定积分 第6章 一元积分学及其应用 第7章 无穷级数 第8章 期末部分知识梳理 第9章 部分补充习题提示与解答
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第十一章多元函数积分学 第一节二重积分的概念与计算 思考题: 1.把一元定积分的数学模型推广到二维空间,可以得到一个式子 f(x,= lim(, 0 i=1 你对这个式子要说些什么?回顾一元定积分的定义,可以对推广来的这个式子描述出一个 完整的数学模型,被称为二重积分的定义,你将获得一次创造思维的锻炼,对微元法模型 的理解会更深刻,不妨一试
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§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间
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§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计(OLS) 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题
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§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数(PRF) 三、随机扰动项 四、样本回归函数(SRF) §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例:时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题
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利用超音速火焰喷涂工艺在铜基复合材料表面制备WC-12Co涂层.分析了涂层的微观结构、相组成和含量以及表面和截面硬度,并对涂层的摩擦磨损性能进行测试.结果表明:涂层组织和截面硬度分布均匀,耐磨性好,摩擦过程中会形成两种摩擦膜.磨损率随载荷增加而呈增大趋势,随转速的增加呈先减小后增大的趋势.涂层最适用的环境为300~500 r·min-1和2~3 N,磨损率与滑动速度间的回归方程满足一元二次函数;磨损率与载荷间的回归方程满足指数方程
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第三章函数的极限与连续性 第七、八节函数的连续性及其性质 一, 连续函数的概念 二,函数的间断点 三连续函数的运算及其基本性质 四.初等函数的连续性
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第三章函数的极限与连续性 第一节函数的极限与性质 一.x→∞时,f(x)的极限 二.x→x时,f(x)的极限 三极限定义及定理小结 四.函数极限的基本性质
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