一偏导数的定义与计算 二函数连续与偏导数的关系 三高阶偏导数 四全微分

一.行列式的定义 二.行列式的性质 三.行列式的计算举例 四.方阵乘积的行列式 五.排列与对换 六 .Gramer(克莱姆)法则

一、条件概率 对随机现象的研究中,常遇到另一类概率计算问题

本章介绍EViews中基本回归技术的使用：说明并估计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测，以及更高级，专业的技术，如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARIMAX模型、GMM（广义矩估计）、GARCH模型,和定性的有限因变量模型

一、矩估计法 矩估计法的基本思想是用样本矩估计总体矩因为由在数定理知,当总体的k阶矩存在 时样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩例如,可用样本均值作为总体均值E(X)的 估计量,一般地

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#include void main() for(i=0;i<=9;i++) a[=2*计+1; /*为数组a的各元素赋值*

第1章基础知识 一、汇编语言程序设计概述 二、进位计数制及其相互转换 三、计算机中数的表示 四、计算机中字符的表示