§6.1 引言 1. 统计热力学的研究对象和方法 3. 统计热力学基本假定 2. 统计系统的分类 §6.2 玻耳兹曼(Boltzmann)分布 1. 研究系统的特性 2. 玻耳兹曼定理 3. 玻耳兹曼分布 4. 斯特林近似公式 §6.3 分子配分函数 1.分子配分函数的物理意义 2.能量标度零点的选择 3.分子配分函数与热力学函数的关系 4.分子配分函数的析因子性质 §6.4 分子配分函数的求算 1. 平动配分函数 2. 转动配分函数 3. 振动配分函数 4. 电子配分函数和核配分函数 5. 分子全配分函数

社会上，许多现象之间也都有相互联系，例如：身高与体重、教育程度和收入、学业成就和家庭环境、智商与父母智力等。在这些有关系的现象中，它们之间联系的程度和性质也各不相同。本书第十章提出了两总体的检验及估计的问题，这意味着我们开始与双变量统计方法打交道了。双变量统计与单变量统计最大的不同之处是，客观事物间的关联性开始披露出来。这一章我们将把相关关系的讨论深入下去，不仅要对相关关系的存在给出判断，更要对相关关系的强度给出测量，同时要披露两变量间的因果联系，其内容分为相关分析和回归分析这两个大的方面

一、统计热力学研究的对象、任务和方法 1.对象 研究的是大量微观粒子所构成的宏观物质处于平衡态时的性质。从研究对象来讲, 统计热力学和热力学一样都是研究宏观物质处于平衡态时的性质。热力学是根据从经验 归纳得到的四条基本定律,而不管物质的微观结构和微观运动形态,因此只能得到联系 各种宏观性质的一般规律,而不能给出微观性质与宏观性质之间的联系。而统计热力学 则是从物质的微观结构出发来了解其宏观性质。两者研究的深度不同,所以有必要讨论 后者

分别采用解剖、总氧分析(T[O])、原位统计分析、金相显微镜统计分析和小样电解实验研究了16.8 t高压锅炉管钢P12铸锭中夹杂物的分布.发现在铸锭的上中部存在夹杂物数量较低的负偏聚区域,而在中心及尾部中心部位存在夹杂物数量较高的正偏聚区域.为了表征夹杂物的偏聚程度,提出了夹杂物偏聚指数的新概念.总氧分析和原位统计分析结果表明铸锭中下部氧化物夹杂物偏聚指数达到1.4~1.6,而在上中部氧化物夹杂物的偏聚指数为0.5~0.7.金相统计分析和小样电解实验可同时分析钢中氧化物和硫化物等夹杂,其分析结果表明铸锭上中部夹杂物的偏聚指数为0.7~0.8,铸锭中下部夹杂物的偏聚指数为1.15~1.35.铸锭中心及锭尾中心区域氧化物夹杂平均尺寸明显大于其他区域,表明大夹杂物在上浮过程中被结晶雨捕获并沉降到底部是铸坯中下部夹杂物偏聚的主要机制

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

第一节 时间序列基本概念 伪回归问题 随机过程的概念 时间序列的平稳性 第二节 时间序列平稳性的单位根检验 单位根检验 Dickey－Fuller检验 Augmented Dickey－Fuller检验 第三节 协整 协整的概念 协整检验 误差修正模型 第四节 案例分析

2014年重庆市废水排放总量14.58亿吨,废水中化学需氧量排放总量38.64万吨,氨氮排放总量5.13万吨;全市废气中二氧化硫排放总量为52.69万吨,氮氧化物排放总量35.50万吨,工业烟(粉)尘排放量22.61万吨;全市工业固体废物产生量3105.40万吨,工业固体废物综合利用量2670.15万吨

利用热模拟技术研究了不同弛豫-析出-控制相变(RPC)工艺对含Nb,Ti低碳微合金钢最终组织的影响,结合半定量金相统计、电镜观察及EBSD技术分析了弛豫过程晶体缺陷组态与析出变化及相互作用规律.结果表明,经RPC艺处理后,试验钢组织得到了有效的细化,主要为超细的贝氏体马氏体复合组织,当变形量增加,组织细化效果较好,出现最佳效果的弛豫时间缩短.终轧温度升高,细化效果减弱.从综合效果来看,当工艺参数的选取可以使弛豫析出速度与位错多边形化演变速度相匹配时,细化效果最佳

随机向量的定义： 设 {ξ i(ω)} i =1, 2,\, n 是定义在同一个概率空间 (Ω,F, P) 上 的 n 个 随 机 变 量 ， 则 称 ( ) ( ( ), ( ), , ( )) ξ ω = ξ 1 ω ξ 2 ω \ ξ n ω 为 n维随机向量或 n 维随 机变量

第一节 回归分析与回归方程 第二节 简单线性回归模型的最小二乘估计 第三节 拟合优度的度量 第四节 回归系数的区间估计和假设检验 第五节 回归模型预测 第六节 案例分析