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13.1 异方差的性质 13.2 异方差的后果 13.3 异方差的诊断:如何知道存在异方差问题 13.4 观察到异方差该怎么办:补救措施 13.5 怀特异方差校正后的标准误和 t 统计量 13.6 若干异方差实例 13.7 总结
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一、函数逼近:用比较简单的函数代替复杂的函数。 二、误差为最小,即距离为最小(不同的度量意义) 举例:对被逼近函数f(x)=sqrt(x),在区间[0,1]上按三种不同的逼近方式求其形如
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例1 为保证设备正常工作,需要配备适量 的维修人员 . 设共有300台设备,每台的工 作相互独立,发生故障的概率都是0.01.若 在通常的情况下,一台设备的故障可由一 人来处理 . 问至少应配备多少维修人员, 才能保证当设备发生故障时不能及时维修 的概率小于0.01? 我们先对题目进行分析:
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1.时间序列(ARIMA)模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是: (1)这种建模方法不以经济理论为依据,而是依据变量自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化
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一、方差的定义 二、方差的计算 三、方差的性质 四、切比雪夫不等式
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属于一种迭代法,但如果不考虑计算过程的舍入误 差,CG算法只用有限步就收敛于方程组的精确解
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就随机现象而言,仅仅知道可能发生哪些 事件是不够的,更重要的是对事件发生的可能 性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事 件的概率(Probability)
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本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法
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一、判断题(把“√”或“×”填在题后的括号里) 1、全面调查和非全面调查是根据调查结果所取得的资料是否全面来划分的 () 2、调查单位和填报单位在任何情况下都不可能一致 ( )
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2.1自发变化的共同特征一不可逆性 2.2热力学第二定律的经典表述 2.3卡诺定理 2.4熵的概念 2.5 Clausius不等式 2.6熵变的计算与应用 2.7熵的统计意义 2.8亥姆霍兹函数和吉布斯函数
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