一、基本QR方法 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与 特征向量的最有效方法。实矩阵、非奇异。 理论依据：任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和 一个上三角矩阵R的乘积，而且当R的对角元符号取定时，分解是唯一的

直接法: 经过有限次运算后可求得方程组精确解的方 法(不计舍入误差!) 迭代法：从解的某个近似值出发，通过构造一个无穷序 列去逼近精确解的方法。（一般有限步内得不到精确解） 直接法比较适用于中小型方程组。对高阶方程组， 既使系数矩阵是稀疏的，但在运算中很难保持稀疏性， 因而有存储量大，程序复杂等不足

1.引言 2. Gauss 消去法 3.高斯主元素消去法 4. 高斯消去法的变形

6.1 欧拉方法 6.2 龙格-库塔方法 6.3 一阶方程组 6.4 应用实例

4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例

2.1 贝齐尔曲线 2.2 B样条函数 2.3 B样条曲线 2.4 自由曲线设计

一、目的要求 1.掌握信度、效度以及反应度的概念。 2.了解常用的评价信度、效度的指标及其计算方法

一、目的要求 1.理解方差分析的基本思想和应用条件。 2.掌握各种设计资料的方差分析方法，并了解其计算方法。 3.熟悉多个样本均数的两两比较和方差齐性检验

一、目的要求 1. 掌握变量的类型； 2.通过电脑实验了解定量资料的频数分布表的编制方法和分布规律； 3.掌握平均数指标和变异指标的含义、计算方法和适用条件； 4. 熟悉制作常用统计图表的基本方法、要求和规则

一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题； 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算；熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法；熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法; 3. 掌握人时发病率、发病概率和累计发病概率的意义、区别与计算方法；熟悉暴露人年的计算