4.1 拉普拉斯变换 一、从傅里叶变换到拉普拉斯变换 二、收敛域 三、(单边)拉普拉斯变换 4.2 拉普拉斯变换的性质 4.3 拉普拉斯变换逆变换 4.4 复频域分析 一、微分方程的变换解 二、系统函数 三、系统的s域框图 四、电路的s域模型

7.1 z 变换 一、从拉普拉斯变换到z变换 二、收敛域 7.2 z 变换的性质 7.3 逆z变换 7.4 z 域分析 一、差分方程的变换解 二、系统的z域框图 三、s域与z域的关系 四、系统的频率响应

2.1 LTI连续系统的响应 一、微分方程的经典解 二、关于0-和0+初始值 三、零输入响应和零状态响应 2.2 冲激响应和阶跃响应 一、冲激响应 二、阶跃响应 2.3 卷积积分 一、信号时域分解与卷积 二、卷积的图解 2.4 卷积积分的性质 一、卷积代数 二、奇异函数的卷积特性 三、卷积的微积分性质 四、卷积的时移特性

3.6恒定电场 恒定电场:恒定电流(运动电荷)产生的电场。 一、恒定电场基本方程

1.4标量场的梯度 一.等值面(线) 由所有场值相等的点所构成的面(线),即为等值面(线)。即若标量函数为u=u(x,y,z)则等值面方程为:u+△u

1.1 传质概率与传质微分方程 1.2 分子传质（扩散） 1.3 对流传质

第五部分多方程分析 第21章系统估计--讨论了方程系统的估计 第22章向量自回归和误差修正模型-向量自回归模型以及向量误差修正模型估计。给出检验非稳定变量之间协整关系的工具。 第23章状态空间模型和卡尔曼滤波----利用状态空间模型和卡尔曼滤波工具建立结构时间序列模型

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

本章我们讨论分析时间序列数据(检验序列相关性,估 计ARMA模型,使用分布滞后,非平稳时间序列的单位根检 验)的单方程回归方法

EViews的对象(序列、组、方程等)可以用图、表、文本等形式表现 出来。这些视图是动态的,即当基础对象或活跃的样本变化时其展现形式 也会发生变化。 为防止视图随着对象的改变而改变,人们常将当前的视图保护起来。 在 EViews中这要靠 freezing(固化)来实现。固化一个视图将产生一个对象 (这个对象是该视图内容的“瞬象”)。原始视图的多样化产生了不同的 对象类型:固化一个图相当于建了一个图对象,固化一个表相当于建了一 个表对象,固化一个文本相当于建了一个文本对象