这一章描述了组对象的视图与过程。对一个组我们可以计算各种统计量,描述不同序列之间的关系,并以各种方式显示出来,例如表格、数据表、图等

EViews的用途:统计、计量分析和预测。 除菜单操作外,EViews还提供命令语言 矩阵语言和程序设计。 共分六个部分: ·第一部分: EViewsEViews基础介绍 的基本用法。另外对基本的 Windows操作系 统进行讨论,解释如何使用 EViews来管理数 据。(1-10章)

EViews提供了强大的对表达、产生和使用序列和数据的 语言支持, EViews中可以使用表达式。 §6.1.1表达式的使用 EViews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库。 EViews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,也提供了很多 能够自动处理时间序列中的先行、滞后差分等操作的特殊函 数。 EViews的表达式是由数字、序列名、函数、数学运算符、 和关系运算符组成

【实验目的】 1掌握数组定义和初始化的方法 2熟悉使用字符数组处理字符串处理的方法。 【实验内容】 1.编写程序统计一个字符串\C++ is beginer's language.\中单词出现的个数

第一节生物统计学中的几个基本概念 一、总体与样本 总体(population)是指在同一组条件下,由具有某种 共同性质的大量个体所组成的集团,或者说是某一变数的 全部可能值的集合。样本( sample)是指从总体中抽出的 一部分个体

第一节两项百分数资料的假设测验 一、单个样本百分数(或成数)的统计假设测验 这是测验一个样本百分数的总体百分数P与某一理论 值或期望值P的差异显著性。由于np和nq都大于5时二项 分布趋近于正态,所以可用u测验,但需进行连续性矫正; 如果np和nq都大于30,则可不进行连续性矫正;如果np 或nq小于5,则宜用二项式展开直接计算或进行连续性矫 正后的t测验,按df=n-1查表

载有信息的信号是不可预测的,或者说带有某种随机性。干扰信息信号的噪 声更是不可预测的。这些不可预测的信号和噪声都是随机过程。但随机信号和噪 声的不可预测性的意义完全不同。随机信号的不可预测性是它携带信息的能力, 而噪声的不可预测性则是有害的,它将使有用信号受到污染。 在通信系统中,随机过程是重要的数学工具。它在信息源的统计建模、信源 输出的数字化、信道特性的描述以及评估通信系统的性能等方面都是很重要的

匹配滤波器是以抽样时刻信噪比最大为标准,构造接收机结构。而在数字通 信中,人们更关心判决输出的数据正确率。因此,使输出总误码率最小的最小差 错概率准则,更适合于作为数字信号接收的准则。为了便于讨论最小差错概率最 佳接收机,我们需首先建立数字信号接收的统计模型

在园艺植物的生产或试验中,普遍存在着变数之间 相互影响的关系,例如温度、湿度与萌芽率的关系,果 树产量与施肥量的关系,某种病、虫害的发生与某气候 因素的关系等等,所以在园艺植物的生产和科研中,所 需研究的变数往往不只是一种,而是两种或两种以上, 为此必须介绍相关与回归的统计分析方法。 在科学研究中,变数(x)和变数(y)的相互关系存在着 两种类型,一种叫函数关系,另一种称之为相关关系

第一节生物统计学中的几个基本概念 一、总体与样本 总体(population)是指在同一组条件下,由具有某种 共同性质的大量个体所组成的集团,或者说是某一变数的 全部可能值的集合。样本( sample)是指从总体中抽出的 一部分个体