第四章向量组的线性相关性 4.1向量及其运算 1.向量:n个数a1,a2,an构成的有序数组,记作a=(a1,a2,an), 称为n维行向量 a称为向量a的第i个分量 a;∈R称a为实向量(下面主要讨论实向量) a∈C称a为复向量 零向量:θ=(0,0,…,0) 负向量:(-a)=(-a1,-a2,…,-an) 2.线性运算:a=(a1,a2,,an),B=(b1,b2,bn) 相等:若a1=b(i=1,2,,n),称a=B. 加法:a+B=(a1+b1,a2+b2,,an+bn) 数乘:ka=(ka1,ka2,,kan)

一、分式线性映射的概念 二、几种简单的分式线性映射 三、分式线性映射的性质 四、小结与思考

多元线性回归的数学模型 多元线性回归的建立 多元线性回归的检验 复相关与偏相关

9.2.1 一元线性回归的数学模型 9.2.2 一元线性回归方程的建立 9.2.3 回归的显著性检验 9.2.4 总体回归系数的置信区间 9.2.5 回归方程的拟合度-决定系数 9.2.6 两条回归直线的比较 9.2.7 制定矫正系数 9.3 简单线性相关与回归的区别和联系

一、K元线性回归模型与一元线性回归模型的区别 二、关于模型的基本假设 三、k元线性回归模型的估计、检验和应用 四、理解OLSE的优良性质 五、比较OLS法与ML法的异同和适用性 六、如何综合评价经济计量建模的效果

一、简单线性回归模型的设定 二、简单线性回归模型的基本假定 三、简单线性回归模型参数的估计方法 四、参数估计量的统计性质 五、拟合优度的度量 六、回归系数的区间估计和假设检验 七、回归模型预测 八、EViews应用

图( Graph)是一种较线性表和树更为复杂的非线性结构。在线性结构中,结点之间的关系是线性关系,除开 关系,同层上的每个结点可以和一层的零个或多个结 点(即孩子)相关,但只能和上一层的一个结点(即双 亲)相关(根结点除外)。然而在图结构中,对结点( 图中常称为顶点)的前趋和后继个数都是不加限制的, 即结点之间的关系是任意的。图中任意两个结点之间都 可能相关。由此,图的应用极为广泛,特别是近年来的 迅速发展,渗透到诸如语言学、逻辑学、物理、化学 、电讯工程、计算机科学以及数学的其它分支中

§4.1 线性空间的概念 §4.2 基、维数和坐标

一、线性方程组有解的判定条件 1. 齐次线性方程组Ax=O有非零解的条件 . 由方程的向量形式x11 + x22 ++ xnn = O可得结论 定理1

若非线性规划的目标函数为自变量 n x R  的二次函数，约束条件又是线性的，就称这 种规划为二次规划。二次规划是非线性规划中比较简单的一类，它较容易求解，由于许多方 面的问题都可以抽象成二次规划的模型，下面的分析表明它和线性规划又有直接联系，因此 受到较为广泛的关注