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徐州工程学院:《植物生物学》课程PPT教学课件(讲稿)壳斗目
文档格式:PPT 文档大小:18.37MB 文档页数:153
4、壳斗科(Fagaceae)*K(4-)Co4-20K(48)CG6362 性状:木本 叶:单叶互生,羽状脉直达叶缘 花:单性,无花瓣,雌雄同株;成柔荑花序, 2~3朵生于总苞中; ,3~7室,每室2 胚珠,仅1个成熟 果:坚果生于杯状或囊状总苞(称为壳斗)中 分布:6~8属800种,主产热带及北半球亚热带,南 半球仅产1属,我国6属约300种 本科是亚热带常绿阔叶林和温帯落叶阔叶林的主 要成分,分布广,用途大,在国民经济中占有重要 地位
同济大学:《宝石学》第一篇 宝石学基础习题
文档格式:DOC 文档大小:24.5KB 文档页数:3
1宝石的特点是 2宝石之王是,玉石之王是 3什么是宝石?宝石的经济评价依据是什么? 4宝石如何分类? 5那些宝石能作为诞辰石?有什么象征意义?
《货币银行学》课程教学资源(笔记)第1-10章
文档格式:DOC 文档大小:110.5KB 文档页数:21
第一章 引言 第二章 货币及其制度 第三章 信用 第四章 利息与利息率 第五章 金融市场 第六章 金融机构体系 第七章 存款货币银行 第八章 中央银行 第九章 货币需求 第十章 货币供给
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五部分 多方程分析
文档格式:PPS 文档大小:50KB 文档页数:1
第五部分多方程分析 第21章系统估计--讨论了方程系统的估计 第22章向量自回归和误差修正模型-向量自回归模型以及向量误差修正模型估计。给出检验非稳定变量之间协整关系的工具。 第23章状态空间模型和卡尔曼滤波----利用状态空间模型和卡尔曼滤波工具建立结构时间序列模型
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三部分 基本单方程分析
文档格式:PPS 文档大小:53KB 文档页数:1
第13章基本回归模型----概述了 EViews中的普通最小二乘估计(OLS) 基础。 第14章其他回归方法--讨论加权最小二乘估计(WLS),二阶段最小二乘 估计(TSLS),和非线性最小二乘估计(NLS)技术
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第8章 EVIEWS数据库
文档格式:PPS 文档大小:47KB 文档页数:3
EViews的数据库有些类似于一个工作文件,它是 EViews中的对象集合。它与工作文件有两点主要区别 。首先数据库不需要被装入内存,这对直接处理数据 库中对象来说是很方便的,可以直接从硬盘上的数据 库取出或存入对象。其次在数据库中对象不被限制为 单一的频率或时间范围。一个数据库可以包含年度、 月度和日度的数据,每一个对象可以有不同的观测值
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第6章 数据操作
文档格式:PPS 文档大小:149.5KB 文档页数:37
EViews提供了强大的对表达、产生和使用序列和数据的 语言支持, EViews中可以使用表达式。 §6.1.1表达式的使用 EViews提供了广泛的运算符集和庞大的内建函数库。 EViews不仅提供了标准的数学运算和统计运算,也提供了很多 能够自动处理时间序列中的先行、滞后差分等操作的特殊函 数。 EViews的表达式是由数字、序列名、函数、数学运算符、 和关系运算符组成
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4章 对象基础
文档格式:PPS 文档大小:158.5KB 文档页数:17
EViews的核心就是对象。简言之,对象是相关信 息和操作的集合体,它被捆绑成一个容易使用的单元。 实际上,应用 EViews的所有工作都会涉及使用和操作 各种各样的对象。 EViews在对象集合中包含所有的对象。可以把对 象集合认为是各种各样数据的档案柜或者是组织者。在 EViews中最重要的对象集合是工作文件和数据库
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第26章 程序设计
文档格式:PPS 文档大小:142.5KB 文档页数:39
EViews编程的特征允许用户在程序中创建和存储命令,程序能 自动执行每个命令,或生成研究项目的结果。例如,用户可以编写一 个分析某个工业数据的程序,然后便可以用该程序分析其他工业的数 据。用户也可以创建一个程序,通过对最后结果的计算和图形表格的 表示结构来把用户从创建工作文件和读取原始数据中解脱出来
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第18章 ARCH和GARCH估计
文档格式:PPS 文档大小:683KB 文档页数:63
EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计
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