前几章所讨论的内容，其目的在于寻求被测量 的最佳值及其精度。在生产和科学实验中，还有另 一类问题，即测量与数据处理的目的并不在于被测 量的估计值，而是为了寻求两个变量或多个变量之 间的内在关系，这就是本章所要解决的主要问题。 表达变量之间关系的方法有散点图、表格、曲 线、数学表达式等，其中数学表达式能较客观地反 映事物的内在规律性，形式紧凑，且便于从理论上 作进一步分析研究，对认识自然界量与量之间关系 有着重要意义。而数学表达式的获得是通过回归分 析方法完成的

6.1 路由器在网际互连中的作用 6.1.1 路由器的构成 6.1.2 交换构件 6.1.3 互联网与因特网 6.2 因特网的网际协议 IP 6.2.1 分类的 IP地址 6.2.2 IP 地址与硬件地址 6.2.3 地址解析协议 ARP 和逆地址解析协议 RARP 6.2.4 IP 数据报的格式 6.2.5 IP 层处理数据报的流程 ? 6 ? 网络互连（续） 6.3 划分子网和构造超网 6.3.1 划分子网 6.3.2 使用子网掩码的分组转发过程 6.3.3 无分类编址 CIDR 6.4 因特网控制报文协议 ICMP 6.5 因特网的路由选择协议 6.5.1 有关路由选择协议的几个基本概念 6.5.2 内部网关协议 RIP 6.5.3 内部网关协议 OSPF 6.5.4 外部网关协议 BGP ? 6 ? 网络互连（续） 6.6 IP 多播和因特网组管理协议 IGMP 6.6.1 IP 多播的基本概念 6.6.2 因特网组管理协议 IGMP 6.6.3 多播路由选择 6.7 虚拟专用网 VPN 和网络地址转换 NAT 6.8 下一代的网际协议 IPv6 (IPng) 6.8.1 解决 IP 地址耗尽的措施 6.8.2 IPv6 的基本首部 6.8.3 IPv6 的扩展首部 6.8.4 IPv6 的地址空间 6.8.5 从 IPv4 到 IPv6 的过渡 6.8.6 ICMPv6

一、内固定治疗的一般知识 二、髓关节开放整复和关节囊缝合固定 三、股骨头和颈切除关节造形术 四、股骨骨干骨折 五、膝内直韧带切断术 六、膝外侧支持带重叠术 七、犬的断尾术

一、工程计划网络问题（关键路径法） 1. 问题的一般提法 设：有一项工程，分为若干道工序；已知各工序 间的先后关系，以及各工序所需时间t。 问：（1）工程完工期T=？ （2）工程的关键工序有哪些？

1.关于实数的基本定理 子列 定义1在数列{xn}中,保持原来次序自左至右任一选区无限多项,构成新的数列,就称为(x}的子列,记 为 子列的极限和原数列的极限的关系 定理1若imx=a,则{x}的任何子列}都收敛,并且它的极限也等于a 注:该定理可用来判别{xn}不收敛。 例:证明{sin}不收敛

一、确定M,Mh,△与可测参数( p, V, T,C)之间的关系,便于编制工质热力性质表。 二、确定Cn,C与pVT的关系,用以建立实际气体状态方程。 三、确定Cn与Cn的关系,由易测的C求得C 四、热力学微分关系式适用于任何工质,可用 其检验已有图表、状态方程的准确性

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

一、自回归模型（AR） 由于经济系统惯性的作用，经济时间序列往往存在着前后依存关 系。最简单的一种前后依存关系就是变量当前的取值主要与其前一时 期的取值状况有关。用数学模型来描述这种关系就是如下的一阶自回 归模型：

4.1 二元关系 4.2 关系运算 4.3 关系类型

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受