3.1 编码规则 3.2 数制及数据类型 3.3 常量和变量 3.4 运算符和表达式 3.5 常用内部函数 3.6 基本语句 3.7 数组及应用

9.1 分类数据与X2统计量 9.2 拟合优度 检验 9.3 列联分析：独立性检验 9.4 列联表中的相关度量 9.5 列联分析中应注意的问题

第一节 引言 第二节 排列 第三节 n级行列式 第四节 n级行列式的性质 第五节 行列式的计算

§1 消元法 §2 n 维向量空间 §3 线性相关性 §4 矩阵的秩 §5 线性方程组有解的判别定理 §6 线性方程组解的结构 §7 二元高次方程组

第一节 矩阵概念的一些背景 第二节 矩阵的运算 第三节 阵乘积的行列式与秩 第四节 矩阵的逆 第五节 矩阵的分块 第六节 初等矩阵 第七节 分块乘法的初等变换及应用举例

§1 假设检验的概念与步骤 §2 一个正态总体的假设检验 §3 两个正态总体的假设检验

§1 随机事件 §2 随机事件的概率 §3 古典概型与几何概率 §4 乘法公式与全概率公式 §5 事件的独立性

一、了解定时/计数技术的应用情况 二、掌握8253的连接与编程 三、熟习8253的工作方式

第一部分 课程综述 第二部分 课程教学内容 第一章 绪论 第二章 统计数据的搜集与整理 第三章 数据分布特征的描述 第四章 时间数列分析 第五章 统计指数 第六章 抽样与抽样估计 第七章 假设检验 第八章 相关与回归分析 第九章 国民经济统计概述

特征值 一、基本要求 1.理解矩阵的特征值、特征向量的概念并掌握其求法; 2.了解相似矩阵的概念、性质及矩阵对角化的充要条件,会化矩阵为相似对角形 二、内容提要 1.特征值与特征向量 设A为n阶方阵,a为n维非零列向量,为一个数,使得则称为A的一个特征值,a为A对应于的一个特征向量 2.特征向量的性质 (1)对应于不同特征值的特征向量是线性无关的 (2)同一特征值的特征向量a1,a2,…,am的任意非零线性组合