一、适宜资料:多个自变量对一个依变量的影响呈线性回归模型的多变量资料。 二、分析目的:建立多元线性回归方程,分析多个自变量对一个依变量的综合作用及各自变量的绝对作用(b),从而发现规律,以利预测和控制

一、偏导数的定义及其计算法 二、高阶偏导数 三、小结思考题

一、空间曲线的切线与法平面 二、曲面的切平面与法线 三、小结思考题

一、经常碰到的几种隐函数及其求导公式

一、方向导数 1.定义设函数z=f(x,y),由点p(x,y)引射线,与x轴正向的夹角为,p(x+x1y+△y)是射线c上的另一点,定

一、函数的极值 1.函数的极值与最值的区别 函数的极大(小)值与整个区域上的最大(小值不可混为一谈,前者是指函数在一点 附近的最大(小)值,是局部性的,后者是函数在整个区域上的最大(小)值,是整体性的

一、基本概念 在此之前,我们所接触的函数,其表达式大多是自变量的某个算式,如 y=x+, u=e \(sin xy sin yz sin zx) 这种形式的函数称为显函数。但在不少场合常会遇到另一种形式的函数,其自变量与因变量之间的对应法则 是由一个方程式所决定的。这种形式的函数称为隐函数

一、预测的定义 二、二元回归分析 三、多元回归分析 四、历史数据的序列分析

1.对函数f(x,y)= sin cos应用中值定理证明:存在θ∈(0,1),使得

1.讨论下列函数的极值: (1)f(x,y)=x4+2y4-2x2-12y2+6; (2)f(x,y)=x+y4-x2-2xy-y2; (3)f(x,y,z)=x2+y2-z2; (4)f(x,y)=(y-x2)(y-x4); (5)f(x,y)=xy++,其中常数a>0,b>0;