二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息,但辅助变量的观察要比调查的指标Y容易得多,那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计

一、学科平台课程 1《管理学 B》 2《会计学 A》 3《微观经济学》 4《宏观经济学》 5《财政学》 6《政治经济学》 7《统计学》 8《计量经济学》 9《经济法》 二、专业课程 1《金融学》 2《证券投资学》 3《国际经济学》 4《商业银行经营与管理》 5《期货投资理论与实务》 6《国际金融》 7《金融市场学》 8《公司财务》 9《金融工程学》 10《金融衍生品交易》 三、个性化发展课程 1《创业学》 2《企业经营实训》 3《金融学科前沿专题》 4《保险学》 5《中央银行学》 6《投资银行学》 7《金融数据分析》 8《金融时间序列分析》 9《银行会计》 10《金融交易模拟》 11《金融法规与监管》 12《金融英语》 13《互联网金融与金融科技》 14《产业组织理论》 15《逻辑学》 16《行为金融学》 17《信用管理》 18《管理沟通》 19《证券投研报告写作》 20《金融英文文献选读》 四、实践环节 1《认识实习》 2《业务实习》 3《毕业实习》 4《社会调查》 5《学年论文》 6《毕业论文》

西昌钢钒厂由于转炉热量不足而以转炉—LF精炼—RH精炼—连铸工艺生产IF钢，为探究RH强制脱碳与自然脱碳工艺生产IF钢精炼效果，采用生产数据统计、氧氮分析、夹杂物自动扫描、扫描电镜和能谱分析等手段，对不同脱碳工艺对顶渣氧化性以及钢的洁净度影响进行了详细研究。结果表明：（1）与自然脱碳工艺炉次相比，采用强制脱碳工艺的炉次在转炉结束与RH进站钢中的平均[O]含量更低；（2）两种工艺脱碳结束钢中的[O]含量基本在同一水平；（3）强制脱碳工艺的炉次在RH结束时渣中平均T.Fe的质量分数降低了1.3%。在能满足RH脱碳效果的前提下，尽量提高转炉终点钢液碳含量、降低钢液氧含量，后续在RH精炼时采用强制吹氧脱碳工艺，适当增大吹氧量来弥补钢中氧，可显著降低IF钢顶渣氧化性。自然脱碳工艺与强制脱碳工艺控制热轧板T.O含量均比较理想；与自然脱碳工艺相比，强制脱碳工艺可有效降低IF钢[N]含量，这与强制脱碳工艺真空室内碳氧反应更剧烈所导致的CO气泡更多和气液反应面积更大有关。脱碳工艺对IF钢热轧板中夹杂物类型、尺寸及数量没有明显影响，夹杂物主要由Al2O3夹杂、Al2O3–TiOx夹杂与其他类夹杂物组成，以夹杂物的等效圆直径表示夹杂物尺寸，以上三类夹杂物平均尺寸分别为4.5、4.4和6.5 μm，且钢中尺寸在8 μm以下的夹杂物数量占比高于75%。在RH精炼过程中，尽量降低RH脱碳结束钢中[O]含量，有利于提高钢液洁净度

1. 多体（电子）问题？ 2. 整数量子霍尔效应(IQHE) 3. Landau能级和局域态 4. 整数量子霍尔效应的解释 5. 分数量子霍尔效应(FQHE) 6. 换个图象看量子霍尔效应 7. 分数量子霍尔效应的解释

6.1 确定分子量和元素组成式 6.1.1 由EI谱确定分子量 6.1.2 由ESI谱多电荷离子峰簇求分子量 6.1.3 解析软电离的谱图得到分子量 6.1.5 峰匹配法（peak matching） 6.1.6 用低分辨质谱数据推测未知物元素组成

一、 场的概念、标量场和矢量场 1。数学上引入场的概念，用于描述物理量在 空间的分布和变化规律。如果空间的每一点 都对应着某个物理量的确定值，就说在着空 间里确定了该物理量的场。 若该物理量是数量（标量）——标量场，如 温度场、密度场、电位场；若是矢量，这个 场为矢量场，如力场、速度场、电场、磁场、 引力场等

一、数量性状 二、数量性状的遗传机制 三、研究数量性状的几个遗传参数 四、近交和杂交 五、数量性状分析的分子方法

若要计算的某个量U对于闭区域D具有可加性 (即当闭区域D分成许多小闭区域时，所求量U相应 地分成许多部分量，且U等于部分量之和)，并且 在闭区域D内任取一个直径很小的闭区域 时， 相应地部分量可近似地表示为 的形式

第一篇 极限论 第一部分 极限初论 第二部分 极限续论 第二篇 单变量微积分学 第一部分 单变量微分学 第二部分 单变量积分学 第三篇 级数论 第一部 分数项级数和广义积分 第二部分 函数项级数 第四篇 多变量微积分学 第一部分 多元函数的极限论 第三部分 含参变量的积分和广义积分 第四部分 多变量积分学

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量