因多元复合函数的求导法则 在多元微积分中占有非常重要的 地位,下面将一元复合函数的求导法则推广到多元的 情形

前几章讨论的函数y=f(x)是因变量与一个自变量 之间的关系,在此关系中,因变量的值只依赖于一个自 变量,称这类函数为一元函数但在许多实际问题中往 往需要研究因变量与几个自变量之间的关系,这时因 变量的值依赖于几个自变量

在函数项级数中,有一类十分特殊的级数,它的每一 项都是x的幂函数,即un=anx\(n∈N).我们称这种函数 项级数为幂级数

由牛顿—莱布尼兹公式知:计算定积分f(x)d 的关键在于求出f(x)在[a,b]上的一个原函数F(x);而由 第五章知求函数的原函数(即不定积分)的方法有凑微分法、 换元法和分部积分法.因而在一定条件下,也可用这几 种方法来计算定积分

由§6.1知定积分是一个复杂和式的极限但要想通过 求积分和的极限来得到定积分的值,却非常困难;下面 寻求一种计算定积分的非常简便的新方法—牛顿莱布 尼兹(Netwon-Laibniz-)公式计算法

3.1 Framework and Assumptions 3.2 Ordinary Least Squares (OLS) Estimation 3.3 Goodness of Fit and Model Selection Criteria 3.4 Consistency and Efficiency of OLS 3.5 Sampling Distribution of OLS 3.6 Variance Estimation for OLS 3.7 Hypothesis Testing 3.8 Applications 3.9 Generalized Least Squares (GLS) Estimation 3.10 Conclusion

4.1 Introduction to Asymptotic Theory 4.2 Framework and Assumptions 4.3 Consistency of OLS 4.4 Asymptotic Normality of OLS 4.5 Asymptotic Variance Estimation 4.6 Hypothesis Testing 4.7 Testing for Conditional Homoskedasticity 4.8 Conclusion

利用函数的性态如函数的单调性、极值、凹性、 拐点、渐近线及基本性质如周期性、对称性等;再 利用描点(特殊选点)作图,就可比较准确地作出函数图 形.描绘函数图形的一般步骤是: (1)确定函数y=f(x)的定义域,讨论其周期性和对称性; (2)确定曲线的渐近线;

就随机现象而言，仅仅知道可能发生哪些 事件是不够的，更重要的是对事件发生的可能 性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事 件的概率(Probability)

一 、古典概型 若一个试验满足 (1)只有有限个基本事件； (2)这些基本事件的发生是等可能的；