EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用

1. 通过一学期的课程学习，学会获取各种统计（对象）数据的获取方法。 2. 通过一学期的课程学习，学会获取各种统计（对象）数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行统计分析及下结论

2.1 变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4 矩阵分析 2.5 矩阵的超越函数 2.6 字符串 2.7 结构数据和单元数据 2.8 稀疏矩阵

应用事件树方法确定了汽车缺陷风险传递路径,将缺陷风险转化为失效风险进行等效研究.根据汽车缺陷风险特点,建立了风险评估SPN模型,并以三维矩阵图描述汽车缺陷风险;针对汽车的不合理风险及汽车缺陷数据离散和波动的状态,提出了基于灰色理论的风险预测方法;以失效预测数据作为风险评估的风险概率预测基础,建立汽车缺陷的失效预测模型,采用残差辨识法检验模型精度.研究结果表明:在掌握实际的汽车售后零部件故障数据情况下,模型对汽车缺陷风险概率预测具有较好的适用性

本文分析了全异步轧制时变形区的应力状态。其应力状态是,在用全异步带张的拉直法冷轧薄带材时为轧制压力p、拉应力σx以及由于异步值而产生的切应力τ。此切应力不仅有清除同步轧制时\摩擦峰\的作用,而且还对轧件的塑性变形起切变作用。故其塑性方程式为:(σx++p)2+4τ2=4K2。据此,我们推导出了全异步轧制时的轧制力公式,并用此公式计算的轧制力值同全异步轧制的实验数据进行了比较

◼ 指针类型概述 ◼ 指针的基本操作 ◼ 指针作为参数类型 ◼ 指针与动态变量 ◼ 指针与数组 ◼ 函数指针 ◼ 引用类型

◼ 指针类型概述 ◼ 指针的基本操作 ◼ 指针作为参数类型 ◼ 指针与动态变量 ◼ 指针与数组 ◼ 函数指针 ◼ 引用类型

7.1 抽象数据类型图的定义 7.2 图的存储表示 7.3 图的遍历 7.4 最小生成树 7.5 重（双）连通图和关节点 7.6 两点之间的最短路径问题 7.7 拓扑排序 7.8 关键路径

1. 确定近似函数的类型 （1）根据数据点的分布规律 （2）根据问题的实际背景 2. 确定近似函数的标准，实验数据有误差, 不能要求

1、哈夫曼树 树的路径长度的概念:从一个结点到另一个结点之间的分支数目称为这对结点之间的路径长度。树的路径长度是从树的根到每一结点的路径长度之和