第9章随机事件与概率 第七单元方差 一、学习目标 通过本节课的学习,认识方差是随机变量取值的离散程度的反映.学会方差 的定义及其性质,会进行方差的计算. 二、内容讲解

经济数学基础 第5章不定积分 第二单元不定积分的定义 一、学习目标 通过本节课的学习,理解不定积分的概念. 二、内容讲解 定义1.2—不定积分 f(x)的所有原函数的全体称为不定积分.记作f(x)dx,其中f(x)称为被积函数,x称为积分变量,称为积分符号

第一节函数 1.回顾集合,区间,邻域,常量与变量,绝对值等概念 2.介绍函数的概念和函数的特性 3.有界性单调性奇偶性周期性. 4.反函数的概念与特性

曲率 前面讲了单调性、极值、最值、凹凸性。 我们知道凹凸性反映的是曲线的弯曲方向,但是朝同一方向弯曲的两条曲线,其弯曲的程度也不尽相同。曲率就是表征弯曲程度的量,它等于单位路程上方向(角度切线的倾斜角 )的改变量

第2章 MATLAB矩阵及其运算 2.1变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4矩阵分析 2.5矩阵的超越函数 2.6字符串 2.7结构数据和单元数据 2.8稀疏矩阵

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验(t检验) 四、参数的置信区间

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(SRF)

研究的主要问题：1有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法多处理的正态总体参数估计和均值比较。2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法回归分析和相关分析

§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

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性