在解析几何中,两个点a和B间的距离等于向量a-B的长度 定义13长度-(称为向量a和B的距离,记为d(a,B) 不难证明距离的三条性质

要点：掌握一元线性回归模型中的基本概念、方法。区分 总体回归函数和样本回归函数。掌握普通最小二乘法的思 想和计算方法

一、联立方程模型随机误差项方差—协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

1．了解光电效应的规律，加深对光的量子性的理解； 2．利用光电效应测量普朗克常数 h； 3．学会用最小二乘法处理数据

第一节 误差与方程求根 第二节 拉格朗日插值公式 第三节 曲线拟和的最小二乘法 第四节 数值积分 第五节 常微分方程的数值解法

§2.1 简单模型 §2.2 量纲分析法建模 §2.3 经验模型 插值拟合方法 最小二乘法

给出一组离散点，确定一个函数逼近原函数，插值是这样的一种手段。 在实际中，数据不可避免的会有误差，插值函数会将这些误差也包括在内。 因此，我们需要一种新的逼近原函数的手段： ①不要求过所有的点（可以消除误差影响）；

什么是样条:是指飞机或轮船等的制造过程中为描绘 出光滑的外形曲线(放样)所用的工具 样条本质上是一段一段的三次多项式拼合而成的曲线 在拼接处,不仅函数是连续的,且一阶和二阶导数也是连续的 1946年, Schoenberg将样条引入数学即所谓的样条函数

3.4 Newton插值法 我们知道 Lagrange插值多项式的插值基函数为

一、插值余项 从上节可知,y=f(x)的Lagrange插值