本文分析了以数控机床为核心的制造技术向高效化、柔性化和高精化的发展概况,并研究其在高速 化、高效高精化、复合化、可重构化和网络化等五个主要方向的新进展 进入21世纪,中国机床制造业既面临提升机械制造业水平的需求而引发的制造装备发展的良机,也遭遇 加入WTO后激烈的市场竞争的压力。从技术层面来讲,加速推进以数控技术为核心的高效柔性制造技术 将是解决机床制造业持续发展的关键。 数控机床及由数控机床组成的制造系统是改造传统产业、构建数字化企业的重要基础装备,它的发展 直备受关注

数控机床是先进制造技术的基础设备,是典型的机电一体化产品。掌握数控 编程技术是充分利用好这类装备关键,也是我们提高数控铣削工程训练教学水平的重要标志

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

1. 掌握调查问卷的设计及制作。 2. 掌握调查数据的获取方法及数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行数据的描述性分析和推断性分析

第一节动态数列的编制 第二节动态数列水平分析指标 第三节动态数列速度分析指标 第四节长期趋势的测定和预测

第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征

第一节动态数列的编制 第二节动态数列水平分析指标 第三节动态数列速度分析指标 第四节长期趋势的测定和预测

1 Poisson分布的概念与特性 3 Poisson分布样本均数与总体均数的比较 4 Poisson分布两样本均数的比较 5 STATA计算 2 Poisson分布总体均数的估计

模型背景 问题提出与方程建立 数值模拟及观察 模型理论分析 模型改进 改进模型的数值模拟 改进模型的分析

随机变量的数学期望是对随机变量取值水平的综合评价,而随机变量取值的稳定性是 判断随机现象性质的另一个十分重要的指标