第一编 元代文学 第一章 元代杂剧 第二章 元代散曲 第三章 元代诗文 第二编 明代文学 第一章 明代小说 第二章 明代诗文 第三章 明代戏曲 第三编 清代文学 第一章 顺治、康熙时期文学 第二章 清中叶文学之雍正、乾隆时期文学 第三章 嘉庆、道光时朝文学（1796-1840） 第四编 近代文学（1840-1919）

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

➢相图知识 ➢二元匀晶相图与固溶体的凝固 ➢二元共晶相图 ➢二元包晶相图 ➢复杂二元相图的分析方法 ➢铁碳平衡相图

§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

案例概述: 某企业生产甲、乙两种家用电器,据预测,若在某地建新厂则要 投资100万元,每年可净收益14万元,若将此款存入银行,则有2 万元利息。此外,还有以下信息可供决策者参考: (1)在某地建新厂后,原厂房若不能售出,则要维修,每年将 花费3.2万元。因此,在某地建新厂后每年的净收益只能是10.8万元

9-4单变量有理函数域 9.4.1域上的一元有理分式域的定义 设R为一整环,命S={(b,a)|a,b∈R,a≠0}。现在S中规定为 逐一验证“反身性”、“对称性”、“传递性”可知为一等价关系。用(b,a)表示与 (ba)等价的元素的全体。现记S关于u的等价类的集合为%,则(b,a)是中的元 素。下面在上定义二元运算:

第二章线性表 线性结构特点:在数据元素的非空有限集中 一、存在唯一的一个被称作第一个”的数据元素 二、存在唯一的一个被称作“最后一个”的数据元素 三、除第一个外,集合中的每个数据元素均只有一个前驱 四、除最后一个外集合中的勺每个数据元素均只有一个后继

第一节 铜族元素 一、铜族元素概述 二、铜的重要化合物 三、银的重要化合物 第二节 锌族元素 一、锌族元素概述 二、锌的重要化合物 三、汞的重要化合物