一、二维连续型随机变量的分布 二、常见二维连续型随机变量的分布 三、小结

●虚拟变量 ●虚拟解释变量的回归 ●虚拟被解释变量的回归(选讲,不包括)

10.1．指针的基本概念 10.2．指针变量的定义和初始化 10.3指针变量作为函数参数 10.4 指针与数组 10.4.1 指针与一维数组 10.4.2 指针与多维数组 10.4.3 用指针访问字符串 10.4.4指针数组和多级指针 10.5 指针与函数 10.5.1 用函数指针变量调用函数 10.5.2用函数指针变量作函数参数 10.5.3返回指针的函数

1.教学内容 我们先对本原变换证明二重积分变量代换公式然后将一般的变量代换视为向量 值函数,将它分解为两个本原变换的复合,从而给出了重积分变量代换公式一个 容易理解而简单的证明

回归分析是研究随机现象中变量之间关系的一种数理统计方法。它 的主要内容是:从一组数据出发,确定这些变量间的关系式,对这些关 系式的可信程度进行统计检验,从影响一个量的许多变量中,判断哪些 变量的影响是显著的,哪些是不显著的,寻找具有较好统计性质的回归 设计,利用所求得的关系式进行预报和控制

随机变量的数学期望 随机变量的方差 随机变量的协方差和相关系数 大数定律 中心极限定理

(一)、波动方程定解问题的分离变量求解 (二)、热传导方程定解问题的分离变量求解

第六章不定积分 6-2不定积分方法 6-2-1变量置换法 凑微分法是通过局部的积分,即a(x)ldx=dh(x),将欲求的积分 ∫/(x)向己有的积分公式f'x)(x)=F((x)+c转化 是实际上是作了一个变量置换:u=l(x),将 f(xdx= F(u(x))u(x)dx= F(u)du 如果凑微分目标不明,亦可先用变量置换先化简被积分式子,即 引进新的自变量x=(1),将积分 f(x)dx= f((O)'(o)dr 如果能够求出函数f(()(口)的原函数G(1),并且反函数 t=g-(x)存在,于是就得到不定积分 f(x)dx= f(o(D))o'(o)dt=G(o(x)+c

一、适宜资料:两组变量间呈线性相关关系。 二、分析目的:把研究两组变量间的复杂相关性简化为研究两个综合典型变量间的相关,并由各对典型变量的线性组合中系数的绝对值的大小,分析各变

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计