多元统计学_生存分析

3.1数学期望与方差 一、随机变量的数学期望

6.1 最大值和最小值 82 6.2 求和、乘积和差分 83 6.3 统计命令 85 6.4 排序 88 6.5 统计频数直方图和棒图 88 6.6 区域的三角分解 92 6.7 多边形分析 93

3.5条件数学期望与方差 一、条件数学期望概念

一、引言 样条函数的物理背景 二、一般 K 次样条 三、3次样条插值 四、高次自然样条与B- 样条基础

§1 Lagrange插值 §2 Newton 插值法 §4 Hermite插值 §6 分段插值 §7 样条插值

§1 二分法 §2 迭代法 §3 常用的迭代方法 §4 非线性方程组的求根

§1 乘幂法 §2 Jacobi方法 §3 QR方法

§1 迭代法的一般形式 §2 几种常用的迭代公式 §3 迭代法的收敛条件

Lagrange插值虽然易算,但若要增加一 个节点时,全部基函数l(x)都需要重新 计算