一.模型检验的必要性 （1）借助于数据散布图的直观形象, 选择一个函数来近似变量之间的相关关系； （2）用最小二乘法求经验模型中参数的最佳估计.问题：如何评价此建模方法？

一.基于数据分析的建模方法 在建立数学模型的过程中,经常需要建立变量之间的关系.由于对研究对象的内部机理不甚了解,不能通过合理的假设,或根据物理定律、原理, 经过机理分析法而得到

我们前面所学的函数的自变量的个数都是一个,但是在实际问题中,所涉及的函数的自变量的个 数往往是两个,或者更多

9.1 时间数列的基本特征 9.2 移动平均法分析与预测 9.3 回归法分析与预测 9.4 指数平滑法分析与预测 9.5 季节变动的测定与分析

一、近似计算 二、计算定积分 三、求数项级数的和 四、欧拉公式 五、小结思考题

应注意矩阵与行列式的本质区别.行列式是一 个算式,一个数字行列式经过计算可求得其值 ,而矩阵是一个数表,它的行数和列数也可以 不同.对于n阶方阵,虽然有时也要算它的行列 式,记作A或detA,但是方阵A和方阵A的行列 式是不同的概念

简介（Introduction） 我们知道在实际应用中有许多非线性方程的例子，例如 （1）在光的衍射理论（the theory ofdiffraction of light)中,我们需要求x-tanx=0的根 （2）在行星轨道（planetary orbits）的计算中,对任意的a和b，我们需要求x-asinx=b的根

本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布

一个化学反应系统中提出的刚性问题的例子 A,B,C是三个化学样本, Robertson反应如下:

利用行列式的依行(列)展开可以把n阶行列式化为n-1 阶行列式来处理,这在简化计算以及证明中都有很好的应用。 但有时我们希望根据行列式的构造把n阶行列式一下降为n-k 阶行列式来处理,这是必须利用 Laplace展开定理。为了说明 这个方法,先把余子式和代数余子式的概念加以推广