习题1 1.试利用贷款各参数间的关系式,完成以下公积金贷款利率表(表1-9) 表1-9个人住房公积金贷款利率表 年份月数月利率/‰年利率%月还款额本息总额总利息 1123.45 4.14到期一次还本付息10414.000414.000

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

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

MatLab是一种数值计算和图形图像处理工具软件,它的特点是语法结构简明、数值计算高效、图形 功能完备、易学易用。它在矩阵代数、数值计算、数字信号处理、提动理论、神经网络控制、动态仿真 等领域都有广泛的应用 本书从 MatLab的基础知识入手,在详细介绍各种命令的同时,向读者介绍了 Matlab在高等数学、 线性代数、符号运算、图形图像处理、数据处理等方面的应用和外部接口程序设计。本书侧重于利用大 量的实例来引导读者快速学习和掌握 MatLab的各种功能,并尽量与实际问题相结合,以体现其工程应用 的重要性。书中配有习题和参考答案,供读者练习附录则配有常用命令的列表,以供参考

§2.1 自发过程的共同特征 §2.2 热力学第二定律的经典表述 §2.3 卡诺循环和卡诺定理 §2.4 熵的概念 1.可逆过程的热温商及熵的引出 2.不可逆过程的热温商 3.热力学第二定律的数学表达式——Clausius不等式 §2.5 熵变的计算及其应用 1.定温过程的熵变 2.定压或定容变温过程的熵变 3.相变化的熵变 §2.6 熵的物理意义及规定熵的计算 1.宏观状态和微观状态 2.熵是系统混乱度的度量 3.热力学第三定律及规定熵的计算 §2.7 Helmholtz函数和Gibbs函数 §2.8 热力学函数的一些重要关系式 1. 热力学函数之间的关系 2. 热力学基本公式 3. Maxwell关系式 §2.9 △G的计算 1. 简单状态变化的定温过程的△G 2. 物质发生相变过程的△G 3. 化学反应的△G 4. △G随温度T的变化——吉布斯－亥姆霍兹公式 §2.10 非平衡态热力学简介 1. 熵产生和熵流 2. 熵产生公式 3. 最小熵产生原理和耗散结构

§1.1 热力学的研究对象 §1.2 几个基本概念 1. 系统和环境 2. 状态和状态函数 3. 过程与途径 4. 热力学平衡系统 §1.3 能量守恒——热力学第一定律 1.热力学能的概念 2.功和热的概念 3.热力学第一定律的数学表达式 §1.4 体积功 1.体积功 2.可逆过程 3.相变体积功 §1.5 定容及定压下的热 §1.6 理想气体的热力学能与焓 1. Joule实验 2. 理想气体的热力学能: U = f(T) 3. 理想气体的焓: H = f(T) §1.7 热容 §1.8 理想气体的绝热过程 §1.9 实际气体的节流膨胀 Joule-Thomson实验 节流膨胀的热力学特点 实际气体经节流膨胀后的温度变化 §1.10 化学反应的热效应 1.化学反应的热效应 2.定容反应热与定压反应热 3.反应进度 4.热化学方程式的写法 5.反应热的测量 §1.11 生成焓与燃烧焓 §1.12 反应焓与温度的关系——基尔霍夫方程

费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位

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

从本章开始,我们将讲述数理统计的基本内容.数理统计作为一门学科诞生于19世纪 末20世纪初,是具有广泛应用的一个数学分支,它以概率论为基础,根据试验或观察得到 的数据,来研究随机现象,以便对研究对象的客观规律性作出合理的估计和判断 由于大量随机现象必然呈现出它的规律性故理论上只要对随机现象进行足够多次观 察,则研究对象的规律性就一定能清楚地呈现出来,但实际上人们常常无法对所研究的对象 的全体(或总体)进行观察