§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其概率密度 §2.5 随机变量的函数的分布

移动平均分析又叫变动率分析，是利用 统计学上移动平均的原理把每天的股价 资料根据需要天数进行平均化处理，绘 制出移动平均线，以便消除偶然变动， 减弱季节和循环变动，在图上显示出长 期趋势，进行买卖点分析的方法

6.1 概述 6.2 盈亏平衡分析 6.3 敏感性分析 6.4 概率分析

3-2 Classification Retrieval Language 一、分类检索语言的概念 二、分类检索语言的类型 三、分类法词表与分类标引

4.1 引言 4.2 拉普拉斯变换的定义、 收敛域 4.3 拉氏变换的基本性质 4.4 拉氏变换逆变换 4.5 线性系统复频域分析法 4.6 系统函数(网络函数)H(s) 4.7 由系统函数零极、点分布决定时域特性 4.8 由系统函数零、极点分布决定频响特性 4.10 全通系统与最小相移系统 4.11 线性系统的稳定性 4.12 双边拉氏变换 4.13 拉氏变换与傅氏变换的关系

第一节细菌分类和鉴定 一、细菌的分类的原则 二、细菌的分类鉴定的依据和方法 三、生物的分类系统

重点： 1.阻抗和导纳； 2.正弦稳态电路的分析； 3.正弦稳态电路的功率分析；

连续时间系统的时域分析：卷积积分 离散时间系统的时域分析：卷积和 LTI系统的性质 掌握卷积积分与卷积和两种计算； 了解常系数微分方程和差分方程的经典算法； 理解LTI系统的冲激响应h(t)； 理解系统的零输入响应、零状态响应

• 信号的时域分解——用 表示离散时间信号； • LTI系统的时域分析——卷积积分与卷积和； • LTI系统的微分方程及差分方程表示； • LTI系统的框图结构表示； • 奇异函数。 2.0 引言 ( Introduction ) 2.1 离散时间LTI系统：卷积和 2.3 线性时不变系统的性质（ Properties of Linear Time-Invariant Systems） 2.4 用微分和差分方程描述的因果LTI系统（Linear Constant-Coefficient Differential Equation） 2.5 奇异函数（Singularity function） 2.6 小结（Summary）