第一章预备数学知识 第一节随机向量及其矩 第二节多元正态分布 第三节样本矩 第四节多元正态总体的均值与协差阵估计 第五节多元统计中常用的统计量及其分布

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

一元函数导数与微分 多元函数导数与微分 隐函数的求导法则 多元函数微分学的几何应用 多元函数的极值及其求法 全微分在近似计算中的应用

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

一、多元函数的极值 二、多元函数的最大值与最小值 三、条件极值与拉格朗日乘数法

一、平面区域的概念 二、多元函数的概念 三、二元函数的极限与连续性 四、有界闭区域上多元连续函数的性质

一、多元函数的极值 二、多元函数的最大值与最小值 三、条件极值

第二章第六节 微分学在最优化方面的应用 26-1多元函数的无条件极值 26-2多元函数的条件极值 第七讲微分学在最优化方面的应用 课后作业: 阅读:第二章第五节52:pp.60--63 预习:第二章第五节52:pp.60-63 作业:第二章习题4:pp.59- 6,(3),(5);7,(1),(2);8;10;12;13. 引言:多元函数极值问题的提法与普遍性 最优化问题的普遍性:

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定

采用双层辉光离子渗金属技术在纯铁表面进行Ni-Cr-Mo-Nb多元共渗.结果表明:双层辉光离子Ni-Cr-Mo-Nb多元共渗可以在工业纯铁表面形成合金元素成分呈梯度分布镍基表面合金层.对双层辉光离子Ni-Cr-Mo-Nb多元共渗存在成分离析现象从合金元素的扩散原理探讨了其产生的机制