多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

一、邻域、点列的极限 定义1在平面上固定一点M(x,y),凡是与M的距离小于的那些点M组成的平面点集,叫做M 的邻域,记为O(Mo,) 定义2设Mn=(xn,yn),M=(x,y)。如果对M的任何一个邻域O(M),总存在正整数N, 当n>N时,有Mn∈O(Mo,)

§9.1. 概述 §9.2. 二元物系的汽液平衡 §9.3. 蒸馏方式 §9.4. 二元连续精馏的分析和计算 §9.5. 双组分精馏过程的其它类型 §9.6. 其它蒸馏方式 §9.7. 多元蒸馏

一、偏导数的定义 1.偏导数定义 定义1设f(x,y)是一个二元函数,定义在R2内某一个开集D内,点(x,yo)∈D,在f(x,y)中 固定y=yo,那么f(x,yo)是一个变元x的函数,如果f(xy)在点x可导,即如果

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

所谓的多元方差分析,就是说存在着不止一个应变量,而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度,则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子,即都应作为应变量

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)

本节我们考察多元函数的极限,也就是整体极限(重极限)与部分极限(方向极限或路径 极限)的关系为方便起见,我们仅讨论二元函数的极限,当然包括全微分和方向导数,以及 上、下极限与连续性值得注意的是单变量函数与多变量函数的根本区别在于对单变量而言 趋于某点仅有两个方向,而对多变量却有无穷多个方向

2.1偏导数 设D是R中的区域,z=∫(x,y)是D上的函数.设B=(x,y0)∈D,我们希望定 义f(x,y)在P点的导数,即因变量相对于自变量的变化率.但如果将P=(x,y)作为变量 由于其是二维向量,没有除法,因此很难定义∫(x,y)-f(x0,y)相对于 P-P=(x-x,y-y0)的变化率.我们只能将P=(x,y)的分量x和y分别作为自变量 来定义导数

中值定理 定义 12.3.1 设 n D ⊂ R 是区域。若连结 D中任意两点的线段都完 全属于D，即对于任意两点 x0， 1 x ∈ D和一切λ ∈ ]1,0[ ，恒有 )( 0 + λ − xxx 01 ∈ D， 则称D为凸区域