上册内容为极限理论和一元微积分，共十二章； 第一章 引论 第二章 数列极限 第三章 实数系的基本定理 第四章 函数极限 第五章 连续函数 第六章 导数与微分 第七章 微分学中值定理和Taylor定理 第八章 微分学的应用 第九章 不定积分 第十章 定积分 第十一章 积分学的应用 第十二章 广义积分

模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布  的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作

含参变量常义积分的定义 设 yxf ),( 是定义在闭矩形 × dcba ],[],[ 上的连续函数，对于任意固 定的 ∈ dcy ],[ ， yxf ),( 是 ba ],[ 上关于 x的一元连续函数，因此它在 ba ],[ 上的积分存在

一、了解多元线性回归模型 二、 掌握相关关系的测定方法特别是相关系数的计算方法 三、领会相关关系的含义、分类及与函数关系的区别，相关分析和回归分析之间的关系 四、掌握一元线性回归分析方法

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）

4.1一元多项式的定义和运算 4.2多项式的整除性 4.3多项式的最大公因式 4.4多项式的分解 4.5重因式 4.6多项式函数多项式的根 4.7复数和实数域上多项式 4.有理数域上多项式 4.9多元多项式 4.10对称多项式

一、二维离散型随机变量函数的分布 设(X,Y)是二维离散型随机变量,g(x,y)是二元连续函数,则Z=g(X,)为一元离散型随机变量

第三章函数的极限与连续性 第六节无穷小量的比较 一.无穷小量比较的概念 二.关于等阶无穷小的性质和定理

众所周知,样条函数无论在理论上还是在应用中都具有十分 重要的意义。鉴于客观事物的多样性和复杂性,开展有关多元样 条函数方面的理论研究无疑是极为重要的60年代至70年代初, G. Birkboff,h.l. Garabedian和 arl de Boor等研究并建 立了一系列关于 Cartesian乘积型的多元样条理论 Cartesian 乘积型多元样条虽然有一定的应用价值但有很大的局限性,且在 本质上可以看作是一元样条函数的简单推广 1975年,本书著者采用函数论与代数几何的方法

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式