概率论与数理统计 一.课程性质及教学目的: 本课程是一门研究随机现象统计规律性的基础课, 为重要的数学分枝之一。其应用已普及经济、科技、教 育、管理和军事等方面。现已成为高等工科院校教学计划中一门重要的公共基础课。 通过本课程的学习,使学生掌握处理随机现象的基本理论和方法,并且掌握一定的分析问题和解决实际问题的能力。 二.课程教学内容,重、难点安排,学时分配: 本课程以介绍概率论和数理统计的基本知识和方法为主,同时注意直观背景和实际意义

一、数量性状的特征: 遗传性状分为质量性状和数量性状两类。 质量性状:在可以遗传的性状中,性状在后代的变异中是表现为不连续的 变异,在它们之间可以明显的分组,进行频率的统计。是由一对或少数n对基 因所控制的遗传方式一般能符合孟德尔的遗传原则

一、时间序列的含义又称(动态数列),是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 二、分析方法因素分解法，趋势外推法，自回归分析法

《概率论与数理统计》(Probability Theory and Mathematical Statistics),由概率论和数理统计两部分组成。它是研究随机现象并 找出其统计规律的一门学科,是广泛应用于社会、经济、科学等各个领 域的定量和定性分析的科学体系

本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法

采用扫描电镜、X射线能谱仪以及扫描电镜配置的夹杂物自动扫描统计软件(INCAFeature)表征了Fe-Mn-C(-Al)系TWIP钢中夹杂物的成分、形貌和数量,考察了Al质量分数在0.002%~1.590%的四种TWIP钢中夹杂物的特征和Al含量对AlN析出行为的影响.并在此基础上,采用了适合TWIP钢中高锰高铝特点的热力学参数对AlN夹杂物进行了系统的热力学分析.研究表明,在含有相似N质量分数(0.0078%~0.0100%)的TWIP钢中,当钢中Al质量分数升高至0.75%时,AlN夹杂物开始在钢中析出,并在MnS(Se)-Al2 O3上局部析出形成MnS(Se)-Al2 O3-AlN复合夹杂;当Al质量分数升高至1.07%时,热力学计算表明AlN已经可以在TWIP钢液相中形成,经不断长大后在MnS(Se)夹杂物表面局部析出形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物;在Al质量分数为1.59%的TWIP钢中,AlN的平衡析出温度比其液相线温度高出42℃,在液相中形成的AlN可以作为异质核心,MnS(Se)夹杂在其表面包裹形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物.另外,在Fe-18.21% Mn-0.64% C-1.59% Al体系的TWIP钢中,AlN在液相中析出所需的最低氮的质量分数仅为0.0043%.因此,在TWIP钢的冶炼过程中,应尽可能的降低钢中的氮含量,避免生成过量的AlN夹杂

随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

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

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。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用