• 回归分析概述 • 双变量线性回归模型的参数估计 • 双变量线性回归模型的假设检验 • 双变量线性回归模型的预测 • 实例

3.5PM的信息模型与系统集成、 核心信息模型 、应用领域模型 、应用软件模型

一、理性模型假定决策人的行为合乎理性 提出并阐明问题→收集数据→列举方案→方案评价→选择→实施 二、经济合理模型尽可能在经济方面使用理性模型,OR、CB分析… 三、逐步改变模型现实世界中大部分决策者采用这种模型慢慢来,循序渐进,保守。怀疑人类大幅度改造未来的能力,认为优化是空想,能够比较满意就不错了

联立方程计量经济学模型是相对于单一方程模型提出来的，旨在在讨论多个经济变量 相互影响的错综复杂的运行规律，或者说讨论多个内生变量被联立决定的问题。 本章学习内容的一个重点是关于联立方程计量经济学模型区别于单方程模型的若干基 本概念，包括内生变量、外生变量、前定变量的概念；

为研究压下对连铸坯内部裂纹产生的影响，利用ABAQUS有限元软件建立了230 mm×280 mm断面大方坯压下数学模型。通过压下模型对重轨钢连铸坯压下过程进行热力耦合模拟计算，对压下过程中产生的内部裂纹进行了预测。首先，对连铸坯不同中心固相率为0.3～0.7的温度场进行计算；然后，利用压下模型计算了连铸坯中心固相率0.3～0.7时凝固前沿的等效塑性应变。研究结果表明，在连铸坯中心固相率为0.3～0.7的位置处分别施加7 mm压下量进行压下，连铸坯凝固前沿等效塑性应变未超过临界等效塑性应变（0.4%），连铸坯未出现内裂纹；同时，对连铸坯在中心固相率为0.6位置处进行了不同压下量的研究，研究结果表明，当连铸坯压下量超过7 mm时，凝固前沿的等效塑性应变超过临界塑性应变（0.4%），连铸坯出现内裂纹，并且压下量越大，连铸坯内裂纹越严重。同时，工业试验结果与模型计算结果基本吻合，验证了模型计算的准确性

4.1 金属-氧化物-半导体（MOS）场效应三极管 4.1.1 N沟道增强型MOSFET 4.1.2 N沟道耗尽型MOSFET 4.1.3 P沟道MOSFET 4.1.4 沟道长度调制等几种效应 4.1.5 MOSFET的主要参数 4.2 MOSFET基本共源极放大电路 4.3 图解分析法 4.4 小信号模型分析法 4.4.1 MOSFET的小信号模型 4.4.2 用小信号模型分析共源放大电路 4.4.3 带源极电阻的共源极放大电路分析 4.4.4 小信号模型分析法的适用范围 4.5 共漏极和共栅极放大电路 4.6 集成电路单级MOSFET放大电路 4.6.1 带增强型负载的NMOS放大电路 4.6.2 带耗尽型负载的NMOS放大电路 4.6.3 带PMOS负载的NMOS放大电路（CMOS共源放大电路） 4.7 多级放大电路 4.8 结型场效应管（JFET）及其放大电路 4.8.1 JFET的结构和工作原理 4.8.2 JFET的特性曲线及参数 4.8.3 JFET放大电路的小信号模型分析法 *4.9 砷化镓金属-半导体场效应管 4.10 各种FET的特性及使用注意事项

一、模型设定偏误的类 二、模型设定偏误的后果 三、模型设定偏误的检验

第一节无风险借贷及其对投资组合有效集的影响 第二节标准的资本资产定价模型－－资本市场均衡及均衡时证券风险与收益的关系 第三节 特征线模型－－证券收益率与均衡时市场收益率的关系、阿尔发系数 第四节 资本资产定价模型的检验与扩展

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断