知识要点：生育期 栽培目标 生育时期 播前准备 生育阶段 播种 根瘤固氮 生育特点 结荚习性 田间管理 落花落果 收获贮藏。第一节概述、第二节大豆栽培生物学基础、第三节大豆播前准备、第四节大豆播种技术、第五节田间管理技术

第7章微分方程问题的计算机求解 一、當系数线性微分方程的解析解方法 二、微分方程问题的数值解法 三、微分方程转换 四、特殊微分方程的数值解 五、边值问题的计算机求解 六、偏微分方程求解入门 七、微分方程的框图求解

7.1决策的概念 本章来介绍决策论(decision theory) 决策(decision):为达到特定的目标,运用科学的理论和方法,制定各种可行的方案,从中 选择并执行最佳方案的过程方案只有一个时,只能被迫执行,不能称为决策.只有从两个以上的方案中选择才是决策. 决策贯穿于管理过程的始终,正如管理决策理论的代表人物美国的西蒙(h.. Simon)所言“管理就是决策

(一) 有机化合物和有机化学 (二) 有机化合物的特性 (三) 有机化合物的分子结构和结构式 (四) 共价键 (五) 有机化合物的分类 (六) 有机化合物的研究程序(自学)

一、关于本书各章的简介 本书所介绍的12种社会统计方法,基本上每种方法成为独立的一章。每一 章可以单独学习,但是它们之间也存在着一定的内在联系。比如,第五章通径分 析实际上是第二章回归分析的扩展,而它同时又是第十一章结构方程模型的一种 特例情况。对于应用来说,更重要的问题是各种方法都是在一定具体条件下应 用的,因此如何选择适当的方法便成为正确应用这些方法的前提

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

语言的出现背景 C语言的特点 C程序的结构 上机步骤与方法

第一节多维数组 第二节特殊矩阵的压缩存储 第三节稀疏矩阵 第四节广义表

本章将讨论金融机构的基本功能以及主要金融机构类别的业务特点。由于商业银行在金融机构中的重要性和典型性,对商业银行业务及其管理将做重点介绍