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

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

第五章不定积分 CThe indefinite integration 第十三讲积分方法及“可积”函数类 课后作业: 阅读:第五章54:pp135-137;5.5:pp.138-141 预习:第五章56:pp.143-149;5.7:p.51-155 练习pp137-132:习题54:1;3:4中的单号题;10:;11 pp142-143:习题55:1,2,3,7,8各题中的单号题 作业pp137-132:习题54:1;2;3中的双号题;3;6. pp142-143:习题55:1,2,3,7,8各题中的双号题;4;6. 54变量置换法

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

第一章 Visual Basic程序设计概述（1） 1.1 引例 1.2 VB主要功能和特点 1.3 VB集成开发环境 第二章 VB简单的程序设计（3） 2.1 程序设计方法的发展 2.2 VB中的有关概念 2.3 建立简单的应用程序 2.4 基本控件和属性 2.5 工程的管理及环境的设置 2.6 生成可执行文件和制作安装盘 2.7 程序调试 2.8 常见错误 第三章 VB语言基础（2） 3.1 编码规则 3.2 数据类型 3.3 变量与常量 3.4 运算符和表达式 3.5 常用函数 3.6 常见错误 第四章 基本的控制结构（6） 4.1 顺序结构 4.2 选择结构 4.3 循环结构 4.4 其他辅助控制语句 4.5 常用算法（一） 4.6 常见错误 （顺序、条件、循环） 第五章 数组（4） 5.1 数组的概念 5.2 静态数组及声明 5.3 动态数组及声明 5.4 数组的基本操作 5.5 控件数组 5.6 自定义数据类型 5.7 常用算法（二） 5.8 常见错误 第六章 过程（5） 6.1 函数过程的定义与调用 6.2 子过程的定义与调用 6.3 参数传递 6.4 变量、过程的作用域 6.5 递归 6.6 常用算法（三） 6.7 重点和难点 第七章 常用控件（4） 7.1 单选按钮和复选框 7.2 框架 7.3 列表框和组合框 7.4 滚动条和Slide控件 7.5 时钟 7.6 ProgressBar控件 7.7 UpDown控件 7.8 Animation控件 7.9 SSTab控件 7.10 鼠标器和键盘 第八章 界面设计（3） 8.1 通用对话框 8.2 菜单设计 8.3 多重窗体和多文档界面 8.4 工具栏和状态栏 8.5 RichTextBox控件 8.6 应用程序向导 第九章 文件（2） 9.1 文件系统控件 9.2 文件的读写 9.3 常用的文件操作语句和函数 第十章 图形操作（3） 10.1 图形操作基础 10.2 绘图属性 10.3 图形控件 10.4 图形方法 第十一章 数据库技术（1） 11.1 数据库概念 11.2 数据库管理器 11.3 数据控件 *11.4 ADO数据控件 *11.5 结构化查询语言(SQL) *11.6 报表制作 11.7 错误处理

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