通过本章的学习，了解环境问题的全球化趋势，以及国际组织在应对全球化的环境问题时的策略，并学习运用经济学工具对全球环境问题进行透视，找寻解决的办法

本章的学习主要内容： 设置图形界限和绘图单位； 捕捉和栅格功能； 正交功能； 对象捕捉和对象追踪的设置和应用； 图形的显示控制，其中包括：实时缩放、窗口缩放、返回缩放、平移图形

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

◼ 一、精神、精神损害与精神损害赔偿 ◼ 二、中国精神损害赔偿制度的由来和发展 ◼ 三、高法司法解释解读 ◼ 四、对精神损害赔偿权利人的讨论 ◼ 五、对精神损害赔偿界限的规定 ◼ 六、关于精神损害赔偿数额 ◼ 七、精神损害赔偿的内容 ◼ 八、特殊类型的精神损害赔偿

通过本章的学习,了解政府各种不同的针对环境的活动会对环境资源配置产 生怎样的影响,例如,环境税收会使产业结构和各类产品价格发生怎样的变化。 而这种变化对环境资源配置又会产生怎样的影响。了解政府在环境资源配置中的 职能是什么,政府应该怎样才能在环境财政方面更好的发挥作用

我们前面已经比较系统地讨论了双样本的参数和非参数检验的问题。现在，我们希望利用一般的方法来检验三个以上样本的差异， 检验法和方差分析法就是解决这方面问题的。检验法可以对拟合优度和独立性等进行检验，方差分析法则可以对多个总体均值是否相等进行检验。后者由于通过各组样本资料之间的方差和组内方差的比较来建立服从F分布的检验统计量，所以又称F检验。 第一节：拟合优度检验 第二节：无关联性检验 第三节：方差分析 第四节：回归方程与相关系数的检验

本章要讲述某些用于定序尺度的双样本检验。与以前所讲的检验不同，使用这类方法不需要对总体分布作任何事先的假定(例如正态总体)。同时从检验的内容来说，也不是检验总体分布的某些参数(例如均值、成数、方差等)，而是检验总体某些有关的性质，所以称为非参数检验。非参数检验，泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法。 第一节 符号检验 第二节 配对符号秩检验 第三节 秩和检验 第四节 游程检验 第五节 累计频数检验

社会上，许多现象之间也都有相互联系，例如：身高与体重、教育程度和收入、学业成就和家庭环境、智商与父母智力等。在这些有关系的现象中，它们之间联系的程度和性质也各不相同。本书第十章提出了两总体的检验及估计的问题，这意味着我们开始与双变量统计方法打交道了。双变量统计与单变量统计最大的不同之处是，客观事物间的关联性开始披露出来。这一章我们将把相关关系的讨论深入下去，不仅要对相关关系的存在给出判断，更要对相关关系的强度给出测量，同时要披露两变量间的因果联系，其内容分为相关分析和回归分析这两个大的方面

在社会研究中我们经常要采用定序尺度，但直到现在，我们都还没有机会讨论涉及到定序尺度的显著性检验。本章要讲述某些用于定序尺度的双样本检验。与以前所讲的检验不同，使用这类方法不需要对总体分布作任何事先的假定(例如正态总体)。同时从检验的内容来说，也不是检验总体分布的某些参数(例如均值、成数、方差等)，而是检验总体某些有关的性质，所以称为非参数检验。非参数检验，泛指“对分布类型已知的总体进行参数检验”之外的所有检验方法