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工程实际中,存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题:如样条插值的M和m关系式,曲线拟合的法方程组,方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计
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重庆大学数学与统计学院:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学讲义_16_车速估计模型
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15.1 为什么需要非参数与半参数估计 15.2 对密度函数的非参数估计 15.3 核密度估计的性质 15.4 最优带宽 15.5 多元密度函数的核估计 15.6 非参数核回归 15.7 多元核回归 15.8 k近邻回归 15.9 局部线性回归 15.10 非参数估计的Stata命令及实例 15.11 半参数估计
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为什么需要分位数回归 总体分位数 样本分位数 分位数回归的估计方法
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 第一节 保险代理人  第二节 保险经纪人  第三节 保险公估人
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延安大学:《概率论与数理统计》课程PPT教学课件(理工类)第六章 参数估计 6.4 两个正态总体均值差及方差比的区间估计
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2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例
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点估计概念 求估计量的方法
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《塑料成型工艺与模具》课程教学资源(文献资料)模具制造估报价系统
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背景介绍 文献介绍 数理推导 实证检验 文章结论 拓展应用
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