1. 了解软件过程的概念、软件过程框架和软件过程模型。 2. 了解软件项目管理的过程。 3. 了解软件度量的种类，面向规模和面向功能的度量以及质量度量的种类。 4. 掌握 LOC 估算和 FP 估算的方法，分解技术和工作量估算方法。 5. 了解软件成本估算的概念，掌握 COCOMO 成本估算方法。 6. 了解软件成本―效益估计方法。 7. 了解风险分析的步骤，风险的种类、风险项目和风险构成。 8. 了解软件进度安排方法及图形工具。 9. 了解软件项目划分的方式，项目组织的模式，人员配备的原则和条件

第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

一、普通最小二乘估计 二、最大或然估计 三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

一、复习要求 1.了解软件过程的概念、软件过程框架和软件过程模型。 2.了解软件项目管理的过程。 3.了解软件度量的种类,面向规模和面向功能的度量以及质量度量的种类。 4.掌握LOC估算和FP估算的方法,分解技术和工作量估算方法。 5.了解软件成本估算的概念,掌握 COCOMO成本估算方法

专题一：ARCH 模型的有关专门问题 一、 ARCH 模型的估计检验问题 (一）ARCH 模型的估计 估计 ARCH 模型的常用方法是极大似然估计。对于回归模型

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

研究多元地质统计学涉及以下方面的若干问题:(1)多元地质统计学的基本假设,包括:协同区域化变量、互变异函数、互协方差以及协同区域化变量的二阶平稳假设和内蕴假设;(2)协同区域化矩阵;(3)协同区域化的线性模型;(4)多元地质统计学的最佳估计方法,包括用协同克立格法对区域化变量的估计、空间分量的估计以及区域化因子的估计