§2.1 方程对象 §2.2 在EViews中对方程进行说明 §2.3 在EViews中估计方程 §2.4 方程输出 §2.5 方程操作 §2.6 估计中存在的问题 §2.7 命令

一、利用 Markowitz模型进行积极证券组合管理 二、市场模型在消极证券组合管理中的应用 三、利用Beta去得到好的协方差估计 四、利用Beta去得到好的期望回报率估计 五、CAPM在消极证券组合管理中的应用 Black-Litterman-方法 例子: Global Portfolio Optimization

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（区域试验分析方法）作物品种区域试验中品种均值估计的模型和方法——算术平均值、加权最小二乘估值和BLUP的比较

第一节测量方法的分类 第二节电工仪表的分类 第三节电工仪表的组成和基本原理 第四节测量误差及其表示方法 第五节工程上最大测量误差的估计及系统误差的消除 第六节随机误差的估计

假如你站在崖顶且身上带着一只具有跑表功能的计算器,你也许会出于好奇心想用扔下 一块石头听回声的方法来估计山崖的高度, 假定你能准确地测定时间,你又怎样来推算山崖的高度呢,请你分析一下这一问题

运城学院：《房地产估价》课程教学资源（讲稿，打印版）第二章 估价角度认识房地产

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运城学院：《房地产估价》课程教学资源（教案，打印版）第一章 绪论（房地产估价概论）Real estate valuation

第一节 回归分析概述 一、回归的定义 二、回归模型的分类 第二节 一元线性回归预测法 一、一元线性回归模型 二、最小二乘估计 三、拟合优度的度量 四、相关系数检验法 五、最小二乘估计式的标准误差 六、回归预测

第一章 矩阵的相似变换 §1．1特征值与特征向量 §1．2相似对角化 §1．3 Jordan标准形介绍 §1．4 Hamilton-Cayley定理 §1．5向量的内积 §1．6西相似下的标准形 习题一 第二章 范数理论 §2．1向量范数 §2．2矩阵范数 一、方阵的范数 二、与向量范数的相容性 三、从属范数 四、长方阵的范数 §2．3范数应用举例 一、矩阵的谱半径 二、矩阵的条件数 习题二 第三章 矩阵分析 §3．1矩阵序列 §3．2矩阵级数 §3．3矩阵函数 一、矩阵函数的定义 二、矩阵函数值的计算 三、常用矩阵函数的性质 §3．4矩阵的微分和积分 一、函数矩阵的微分和积分 二、数量函数对矩阵变量的导数 三、矩阵值函数对矩阵变量的导数 §3．5矩阵分析应用举例 一、求解一阶线性常系数微分方程组 二、求解矩阵方程 三、最小二乘问题 习题三 第四章 矩阵分解 §4．1矩阵的三角分解 一、三角分解及其存在惟一性问题 二、三角分解的紧凑计算格式 §4．2矩阵的QR分解 一、Householder矩阵与Givens矩阵 二、矩阵的QR分解 三、矩阵酉相似于Hessenberg矩阵 §4．3矩阵的满秩分解 一、Hermite标准形 二、矩阵的满秩分解 §4．4矩阵的奇异值分解 习题四 第五章 特征值的估计与表示 §5．1特征值界的估计 §5．2特征值的包含区域 一、Gerschgorin定理 二、特征值的隔离 三、Ostrowski定理 §5．3 Hermite矩阵特征值的表示 §5．4广义特征值问题 一、广义特征值问题 二、广义特征值的表示 习题五 第六章 广义逆矩阵 §6．1广义逆矩阵的概念 §6．2 {1}-逆及其应用 一、{1}-逆的计算及有关性质 二、{1}-逆的应用 三、由{1}-逆构造其他的广义逆矩阵 §6．3 Moore-Penrose逆A+ 一、A+的计算及有关性质 二、A+在解线性方程组中的应用 习题六 第七章 矩阵的直积 §7．1直积的定义和性质 §7．2直积的应用 一、矩阵的拉直及其与直积的关系 二、线性矩阵方程的可解性及其求解 习题七 习题答案与提示