在许多实际问题中,需要从数量上研究变量的 变化速度。如物体的运动速度,电流强度,线密 度,比热,化学反应速度及生物繁殖率等,所有 这些在数学上都可归结为函数的变化率问题,即 导数。 本章将通过对实际问题的分析,引出微分学中 两个最重要的基本概念导数与微分,然后再 建立求导数与微分的运算公式和法则,从而解决 有关变化率的计算问题

一、主要内容 二重积分的计算方法是累次积分法,化二重积分为累次积分的步骤是: ①作出积分区域的草图 ②选择适当的坐标系 ③选定积分次序,定出积分限

在一元函数积分学中,我们已经知道,定积 分是定义在某一区间上的一元函数的某种特定形 式的和式的极限,由于科学技术和生产实践的发 展,需要计算空间形体的体积、曲面的面积、空 间物体的质量、重心、转动惯量等,定积分已经 不能解决这类问题,另一方面,从数学逻辑思维 的规律出发,必然会考虑定积分概念的推广,从 而提出了多元函数的积分学问题

要设计选择结构程序,要考虑两个方面的问题:一是在C语言中如何来表示条件,二是在C 语言中实现选择结构用什么语句。 在C语言中表示条件,一般用关系表达式或逻辑表达式,实现选择结构用if语句 switch或语句

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

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