拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值

课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

一、含义 1、概念：序列相关（serial correlation）与自相关（autocorrelation） 通常不加区别，按时间（如在时间序列数据中）或者空间 （如在截面数据中）排列的观测值序列的成员之间的相 关

实验数据 理想的随机实验 引入更多的解释变量 随机实验执行过程中可能出现的问题 自然实验 双重差分法 三重差分法（选读） 观测数据的处理效应

面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例

3.1 Ｃ语句概述 3.2 赋值语句 3.3 数据输入输出的概念 3.4 字符数据的输入输出 3.5 格式输入与输出 3.6 顺序结构程序设计举例

2.1计算机中的数制及其转换 2.2计算机中数值数据的表示 2.3字符编码 2.4汉字编码

1. 目的和要求 2. 安全防护 3. 实验测量误差 4. 实验数据的表达 5. 计算机处理数据和作图

SARS（Severe Acute Respiratory Syndrome，严重急性呼吸道综合症, 俗称：非典型肺炎）是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。本文通过对所得的疫区患者日志数据进行计算机分析，拟合出了SARS不同阶段的趋势曲线，结合题目所给的模型，对它提出的半模拟循环计算的方法进行了检验，得出该模型的优点在于形式简单，模拟的精确度较高，k值的改变体现出了其合理性，同时指出了它的主要缺点在于过分依赖数据和不具有长远的预测性