在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

何为网格自适应划分？ ANSYS 程序提供了近似的技术自动估计特定分析类型中因为网格划分带来 的误差。（误差估计在 ANSYS Basic Analysis Procedures Guide 第五章中讨论。） 通过这种误差估计，程序可以确定网格是否足够细。如果不够的话，程序将自动 细化网格以减少误差。这一自动估计网格划分误差并细化网格的过程就叫做自适 应网格划分，然后通过一系列的求解过程使得误差低于用户指定的数值（或直到 用户指定的最大求解次数）

在科学试验、生产实践和社会生活中,影响一个事件的因素往往很多。例如,在工业 生产中,产品的质量往往受到原材料、设备、技术及员工素质等因素的影响;又如,在工 作中,影响个人收入的因素也是多方面的,除了学历、专业、工作时间、性别等方面外, 还受到个人能力、经历及机遇等偶然因素的影响.虽然在这众多因素中,每一个因素的改 变都可能影响最终的结果,但有些因素影响较大,有些因素影响较小故在实际问题中

随着微机的发展，其应用越来越广泛。目前微机不仅应用于 生产管理、办公室自动化、数据处理、通信、网络等方面，已愈 来愈多地进行实时控制和实时数据处理，即用于控制和检测生产 过程中的各种参数，已达到控制整个生产过程的目的。 生产过程中的各种参数大部分是连续变化的模拟量，需要转 换成离散的数字量（ 通过A/D转换 ）才能输入到计算机进行处 理；而计算机处理后的数据为数字量，需经过D/A转换变成模拟 量输出，从而实现对被控对象的控制

本章前四节所介绍的各种检验法,是在总体分布类型已知的情况下,对其中的未知参数 进行检验,这类统计检验法统称为参数检验.在实际问题中,有时我们并不能确切预知总仁 服从何种分布,这时就需要根据来自总体的样本对总体的分布进行推断,以判断总体服从何 种分布.这类统计检验称为非参数检验.解决这类问题的工具之一是英国统计学家K.皮尔 逊在1900年发表的一篇文章中引进的一x2检验法,不少人把此项工作视为近代统计学 的开端

1 逻辑类问题（A类）－指设计、编码中出现的计算正确性和一致性、程 序逻辑控制等方面出现的问题，在系统中起关键作用，将导致软件死机、功能正 常实现等严重问题； 接口类问题（B类）－指设计、编码中出现的函数和环境、其他函数、全 局/局部变量或数据变量之间的数据/控制传输不匹配的问题，在系统中起重要作 用，将导致模块间配合失效等严重问题；

在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检 验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范 畴.其理论依据是中心极限定理

第1章传感器与检测技术的理论基础 1.1测量概论 1.2测量数据的估计和处理

一、引例 设一箱中有红白两种颜色的球共100个,甲说这里有98个白球,乙从箱中任取一个, 发现是红球,问甲的说法是否正确?

与其他总体相比,正态总体参数的置信区间是最完善的应用也最广泛。在构造正态总体参数的置信区间的过程中,t分布、x2分布、F分布以及标准正态分布N(1扮演了重要角色