一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

一、参数估计量的区间估计 二、预测值的区间估计

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间

一、参数估计量的区间估计—不做介绍 二、预测值的区间估计

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

基于经典晶体塑性理论,建立了耦合孪生的晶体塑性本构模型并进行了全隐式积分的数值实现.该本构模型采用饱和硬化法则,并采用孪生阻力与滑移硬化之间的正比关系来描述孪生对滑移硬化影响及孪生硬化行为.针对该本构模型的13个参数,结合各参数物理意义提出了参数的分类确定方法.以孪生诱导塑性（TWIP）钢Fe-22Mn-0.6C为例,着重对硬化参数的局部灵敏度进行了分析,研究了各硬化参数对宏观力学响应、孪生激活和演化的影响,根据变形机制的不同宏观变形过程可区分为孪生硬化阶段和孪生硬化失效阶段,进而给出了硬化参数确定的步骤及其建议取值范围.结果表明：初始滑移阻力与屈服极限线性相关,取值范围在80~160 MPa之间;孪生硬化指数增大使得孪生硬化阶段减弱,其取值范围应在0~3之间;孪生阻力与滑移阻力比值增大,则孪生增长率降低,硬化率拐点后移,直至拐点消失,其取值范围在1~1.3之间

一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

• 多元线性回归模型 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 回归模型的其他形式 • 回归模型的参数约束

几个重要概念 几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 线性支出系统需求函数模型及其参数估计 几种需求函数模型系统 建立与应用需求函数模型中的几个问题