12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作

第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量函数及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律和中心极限定理 1.1 随机事件及其运算（1） 1.1 随机事件及其运算（2） §1.2 概率与频率（1） §1.2 概率与频率（2） §1.3 概率的性质 时间 §1.4 条件概率（1） §1.4 条件概率（2） §1.5 事件的独立性 时间 2.1 随机变量及其分布(1) 2.1 随机变量及其分布（2） 2.2 随机变量的数学期望 2.4 常用离散分布 2.5 常用连续分布（1） 2.5 常用连续分布（2） 2.6 随机变量函数的分布 2.7 分布的其他特征数 3.4 多维随机变量的特征数（2） 3.5 条件分布和条件期望 4.2 特征函数 4.3 大数定律（1） 4.3 大数定律（2） 4.4 中心极限定理（1） 4.4 中心极限定理（2）

第一数据的来源 数据的来源主要有两种渠道: 一种是通过直接的调查获得的原始数据,一般称之为第一手或直接的统 计数据; 另一种是别人调查的数据,并将这些数据进行加工和汇总后公布的数 据,通常称之为第二手或间接的统计数据

§1 大数定律 •切比雪夫大数定律 •伯努利大数定律 •辛钦大数定律 §2 中心极限定理 •定义 •独立同分布的中心极限定理 •棣莫弗-拉普拉斯定理 •用频率估计概率时误差的估计

一、切比雪夫不等式 三、伯努利大数定律 二、切比雪夫大数定律 四、辛钦大数定律

一、切比雪夫不等式 三、伯努利大数定律 二、切比雪夫大数定律 四、辛钦大数定律

第6章数组 一、教学内容: 一维数组,二维数组定义及使用。 二、教学目标: 掌握一维,二维数组,掌握冒泡排序法。 三、重点,难点: 数据排序算法及数组应用

§5.1 数值积分公式 §5.2 牛顿-科特斯公式 §5.3 复化求积公式 §5.4 龙贝格求积公式 §5.5 高斯型求积公式 §5.6 数值微分 §5.7 数值实验

随着数字技术,特别是计算机技术的飞速发展与普及,在现代控制、通信及检测领 域中,对信号的处理广泛采用了数字计算机技术。由于系统的实际处理对象往往都是一 些模拟量(如温度、压力、位移、图像等),要使计算机或数字仪表能识别和处理这些 信号,必须首先将这些模拟信号转换成数字信号;而经计算机分析、处理后输出的数字 量往往也需要将其转换成为相应的模拟信号才能为执行机构所接收。这样,就需要一种 能在模拟信号与数字信号之间起桥梁作用的电路模数转换电路和数模转换电路

第一章 数值计算中的误差分析 第二章 线性方程组的直接解法 第三章 线性方程组的迭代解法 第四章 方阵特征值和特征向量的计算 第五章 非线性方程求根。 第六章 插值法 第七章函数逼近和曲线拟合 第八章 数值积分与数值微分 第九章 常微分方程的数值解法