• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例

在 Shell 中还可以定义函数。函数实际上也是由若干条 Shell 命令组成的，因此它与 Shell 程序形式上是相似的，不同的是它不是一个单独的进程，而是 Shell 程序的一部分。函数定 义的基本格式和调用函数的格式如图 9-46 所示。 在函数定义时不用带参数说明，但在调用函数时可以带有参数，此时 Shell 将把这些参 数分别赋予相应的位置参数$1，$2，......。 使用函数的好处就是可以在一个程序中的不同地方执行相同的命令序列（函数）

1不可数集的存在性(区间1是不可数集 证明:假设[01是可数集则01可以写成一个无穷 序列的形式:{x,x2;…x2…} 将(等分,取其中一个不含点x的闭区间,记为 再将三等分,取其中一个不含点x的闭区间,记为

 Z变换的正变换和逆变换定义，以及收敛域与序列特性之间的关系。  Z变换的定理和性质： 移位、 反转、 z域微分、 共轭序列的Z变换、 时域卷积定理、 初值定理、 终值定理、帕斯瓦尔定理。  系统的传输函数和系统函数的求解。  用极点分布判断系统的因果性和稳定性。  零状态响应、 零输入响应和稳态响应的求解。  用零极点分布定性分析并画出系统的幅频特性。  4.1 Z变换定义  4.2 Z变换收敛域  4.3 Z变换的基本性质  4.4 Z反变换  4.5 几种变换的对应关系  4.5 系统函数与频率特性

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

2-1设n个人围坐在一个圆桌周围,现在从第s个人开始报数,数到第m个人,让他出局;然后从出 局的下一个人重新开始报数,数到第m个人,再让他出局,…,如此反复直到所有的人全部出局为 止。下面要解决的 Josephus问题是:对于任意给定的n,s和m,求出这n个人的出局序列。请以n= 9,s=1,m=5为例,人工模拟 Josephus的求解过程以求得问题的解。 【解答】 出局人的顺序为5,1,7,4,3,6,9,2,8。 2-2试编写一个求解 Josephus问题的函数。用整数序列1,2,3,…,n表示顺序围坐在圆桌周围的 人,并采用数组表示作为求解过程中使用的数据结构。然后使用n=9,s=1,m=5,以及n=9,s=1, m=0,或者n=9,s=1,m=10作为输入数据,检查你的程序的正确性和健壮性。最后分析所完成算

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