一、自回归模型（AR） 由于经济系统惯性的作用，经济时间序列往往存在着前后依存关 系。最简单的一种前后依存关系就是变量当前的取值主要与其前一时 期的取值状况有关。用数学模型来描述这种关系就是如下的一阶自回 归模型：

不确定性是现代经济和金融理论经常涉及到的一个焦点问题。例如，宏观经 济波动的不确定性、金融市场上收益的不确定性以及外汇市场上各国汇率的不确 定性等。在模型分析中，经济或金融变量的不确定性一般用方差来进行描述和度 量。而且为了分析简洁，通常对模型作出一些假定，例如在回归模型中假定随机 扰动项满足零均值、同方差和互不相关

原子吸收分析中多数元素的标准曲线线性范围较窄,高含量中测量值往往落在曲线弯曲部分,为了扩大测量范围,现多数仪器具有曲线校直装置,但它操作调整烦杂,效果也不理想。本文提出的曲线校直计算,方法简便。作图法与线性回归法原理相合。先求出校直系数K,然后对试样测量的吸光度进行校直计算,经过校正后的吸光度在标准曲线直线部分延伸线上查得含量。文中通过测定高锰实例计算,证明方法简便可行,便于推广应用

1. 简要叙述试验数据的处理方法。 2. 分析对比试验数据的处理的三种方法。 3. 试对已知的一组试验数据进行回归分析。 4. 简述动态测试数据的分类

1. 相关概念：数量性状；阈性状；回归系数；累加效应；显性效应；上位效应；遗传率；同型交配；异型交配；近交系数；杂种优势. 2. 多基因假说的原理及应用； 3. 简单的统计学分析及应用；

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况,有时是希望了解某个 变量对另一个变量的影响强度,有时则是要了解变量间联系的密切程度,前者 用下一章将要讲述的回归分析来实现,后者则需要用到本章所要讲述的相关分 析实现

本文从分析轧制力、力矩的主要影响因素入手,根据斜轧球磨机钢球的轧制力、力矩的实测数据,进行回归分析,导出了计算斜轧钢球轧制力、力矩可使用的半经验公式。通过初步校核,证明本公式计算简单,使用方便,数据可靠,准确

一、分析观测环境中的归纳学习的一般模型。 二、解释学习机器如何从它所支持的函数集中选择一个近似函数。 三、介绍回归和分类问题的风险函数的概念

本文利用密栅云纹法结合三次样条函数求导法,通过压剪实验,测量计算出压剪区内应变速率场及应力场。结果表明,水平应变速率及应力沿试件厚向分布不均;上下表面摩擦力大小不等;压剪区内存在着横贯变形区的大剪应力场。利用实验数据回归出异步条件下接触弧的摩擦系数表达式,并结合Nadai斜面压缩金属楔解建立了新的异步轧制压力模型。新模型与实际吻合较好