一、二元离散选择模型的经济背景 二、二元离散选择模型 三、二元Probit离散选择模型及其参数估计 四、二元Logit离散选择模型及其参数估计

§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

一、二元离散选择模型的经济背景 二、二元离散选择模型 三、二元Probit离散选择模型及其参数估计 四、二元Logit离散选择模型及其参数估计

1.1 电路和电路模型 1.2 电压和电流的参考方向 1.3 电路元件的功率 1.4 电阻元件 1.5 电感元件 1.6 电容元件 1.7 电源元件 1.8 受控电源 1.9 基尔霍夫定律

§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

一， 地貌及地貌学 1，概述 固体地球表面是起伏不平的，因此他可被分成多个规模不等，起伏各异，高低有别的 形态单元。就地球上最大规模的形态单元而言，是大陆与海洋的分异。在大陆上叠加着山地， 平原，丘陵，高原等次一级的形态单元；而在海洋中又有大洋盆地，大洋中脊，海沟和岛弧 等，在大陆的山地中，地表起伏又可被分为冲沟，河谷等小级别的形态单元。地球表面上这 些各种各样的形态单元就构成了千差万别的地貌

第8章加工单元的结构与控制 8.1加工单元的结构 8.1.1加工单元的基本功能 加工单元可以模拟钻孔加工及钻孔质量检测的过程,并通过旋转工作台模拟物流传送的过程

许多物理问题可通过不同途径归结为不同形式的数学模型 它们或是表现为偏微分方程的边值问题,或是表现为区域上的变 分问题,或是归结为边界上的积分方程。这些不同的数学形式在 理论上是等价的,但在实践中并不等效,它们分别导致有限差分 法、有限元方法和边界元方法等不同的数值计算方法 边界元方法是在经典的边界积分方程法的基础上吸取了有限 元离散化技术而发展起来的一种偏微分方程的数值解法它把微 分方程的边值问题归化为边界上的积分方程然后利用各种离散化 技术求解

定义:如果一个二端元件在任一时 刻,其电荷与电压之间的关系由qn 平面上一条曲线所确定,则称此二 端元件为电容元件

1程序单元程序执行过程中的独立调用单 元。如子程序分程序过程等。 2单元表示 编译时,一个单元的源程序