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建规学院:《房屋建筑学》 第二章 (2-3) 建筑平面组合设计
文档格式:PPT 文档大小:215KB 文档页数:16
一、平面功能分析和组合方式 1.平面功能分析 (1)分析各类房间的主次、内外关系 (2)分析房间的分隔与联系关系 (3)分析房间的使用顺序和交通路线 主要交通路线应联系主入口和主要房间,避免穿越内部 的辅助交通路线; 次要(内部、辅助)交通路线应尽量独立,只与主要交通路线有必要的联系,以保证内部使用方便
建规学院:《房屋建筑学》 第二章(2-4) 墙面装修
文档格式:PPT 文档大小:182.5KB 文档页数:11
第四节隔墙与隔断 一、隔墙 1、隔墙—分隔内部空间的非承重构件。 2、隔墙的设计要求: 自重轻、厚度薄、便于拆卸,有一定的隔声能力 3、按构造方式分类有: 轻骨架隔墙、块材隔墙、板材隔墙
《管理信息系统CA课件》 第四章 可行性分析
文档格式:PPT 文档大小:1.76MB 文档页数:90
教学目的 一、使得学生对项目能够从系统的有益性、可能性和技术可行性、经济可行性以及运行可行性等方面进行分析。 二、掌握系统可行性的分析方法,会写出可行性分析报告。 三、编制初步的系统开发计划。 四、将来在工作中能够自觉运行所学的方法进行可行性研究
《田间试验统计》 第五章 统计推断
文档格式:DOC 文档大小:0.98MB 文档页数:22
所谓统计推断就是根据抽样分布率和概率理论,由样本结果(统计数)来推断 总体特征(参数)。试验实践中所获得的资料,通常都是样本的结果;而我们希望了 解的却是抽得样本的总体。 统计推断:统计假设测验 参数估计 统计假设测验是根据某种实际需要对未知的或不完全知道的统计总体提出一些 假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在概率意义上应当接受哪种 假设的测验
《Thinking in Java》中文版 第五章 隐藏实现
文档格式:PDF 文档大小:304.46KB 文档页数:23
在面向对象的设计中,最关键的问题就是“将会变和不会变的东西分离开 来 这一点对类库尤为重要。类库的使用者(客户程序员)应该能完全仰赖类 库,他们知道,即使类库出了新版本,他们也不必重写代码。另一方面 类库的创建者也应该可以在确保不影响客户程序员代码的前提下,保留对 类库作修正和改进的权利 要达到上述目的,可以使用约定
浙江大学管理学院:《国际金融实务 International Finance Business》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 外汇风险及其管理
文档格式:PPT 文档大小:60KB 文档页数:23
第九章外汇风险及其管理 学习目的: 1、掌握外汇风险的概念和分类; 2、了解外汇风险的测量和预测; 3、熟悉外汇经济风险的管理; 4、掌握外汇交易风险的管理及其各种方法 5、了解外汇会计风险的管理
同济大学:《高等数学》课程电子教案(PPT课件讲稿)第九章 二重积分(9.6)重积分应用
文档格式:PPT 文档大小:569.5KB 文档页数:30
重积分的应用 把定积分的元素法推广到二重积分的应用中 若要计算的某个量U对于闭区域D具有可加性 (即当闭区域D分成许多小闭区域时,所求量U相应 地分成许多部分量,且U等于部分量之和),并且 在闭区域D内任取一个直径很小的闭区域do时, 相应地部分量可近似地表示为f(x,y)do的形式, 其中(x,y)在do内.这个f(x,y)do称为所求量U 的元素,记为dU,所求量的积分表达式为
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第21讲 参数估计
文档格式:PPT 文档大小:186.5KB 文档页数:27
问题的提出 人们经常遇到的问题是如何选取样本以及 根据样本来对总体的种种统计特征作出判 断。实际工作中碰到的随机变量(总体)往 往是分布类型大致知道,但确切的形式并不 知道,亦即总体的参数未知.要求出总体的 分布函数F(x)(或密度函数p(x))就等于要根 据样本来估计出总体的参数.这类问题称为 参数估计
北京联合大学:《应用数学与计算》课程教学资源(试卷习题)综合测验一
文档格式:DOC 文档大小:113KB 文档页数:6
综合测验一 说明: (1)本测验分(A)卷和(B)卷。 (2)每队只能从(A)、(B)卷中任选一套试卷做。若选择(A)卷,只要从(A)卷题目中 任选一 题,按照所选题目的要求完成即可;若选择(B)卷只要从(B)卷题目中任选两题,按照 所选题目的要求完成即可
北京交通大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件)第七章 参数估计
文档格式:PPT 文档大小:631.5KB 文档页数:33
1点估计 设总体X的分布函数F(x)的形式为已知,θ是待估参数。 X1…Xn是X的一个样本,x1…xn是相应的样本值。 点估计问题: 构造一个适当的统计量(X1…,Xn),用它的观察值 0(x1,…xn)来估计未知参数 我们称(X1,…,Xn)为0的估计量;称0(x1,xn) 为θ估计值
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