提出了高炉内炉料层状分布的分层计算方法,给出了典型装料制度下的高炉炉料分布的计算结果,按实际生产数据得出的上述计算结果有较好的适应性

定义：按微生物的亲缘把它们安排成条理清楚的各种分类单元或分类群的科学。 任务：分类、鉴定、命名

《仪器分析》课程教学讲义（PPT课件）第十二章 光分析法导论 第1节光分析基础与分类

统计量都是随机变量，统计量的分布称为抽样分布。 定理 5.7 设随机变量 X1 , X 2 ,\, X n 相互独立，且 ~ ( , ) 2 Xi N µ i σ i (i = 1,2,\n)

对Na2O-V2O5-H2O系和Na2O-Ga2O3-H2O5系的饱和溶解度数据进行了一系列理论计算,论证了含V、Ca元素NaOH水溶液中V与Ga分离的可能性,并估算出分离的温度、碱度(溶液中Na2O质量/溶液中H2O质量)范围分别为<40℃和0.3~0.4

一、了解企业信息的分类及特点 二、学会对信息载体的分析 三、了解企业数据模型的一般结构 四、了解编码模型的分类,条形码分类及结构

本文在充分考虑激光表面合金化过程高温度梯度产生的Soret效应和液相金属强制性对流的作用,在Aziz模型基础之上,从理论上分析了激光表面合金化非平衡凝固过程溶质在界面的分布,并推导出新的溶质分配系数公式

第一节 细菌分类和鉴定 一、细菌的分类的原则 二、细菌的分类鉴定的依据和方法 三、生物的分类系统 第二节 放线菌 1.放线菌的形态构造 2.放线菌的繁殖 3.放线菌的群体特征 第三节 蓝细菌 第四节 支原体、立克次氏体和衣原体 第五节 古细菌

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 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 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 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 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 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 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 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 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题