《科技论文写作》 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论及数理统计 A》 《复变函数 A》 《常微分方程》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《C/C++语言程序设计 B》 《C/C++语言程序设计 B》实验 《数据结构与算法》 《数据结构与算法》实验 《数据库原理及其应用》 《数据库原理及其应用》实验 《离散数学》 《数值分析》 《实变函数与泛函分析》 《计算机图形学》 《计算机图形学》实验 《面向对象程序设计（Java）》 《面向对象程序设计（Java）》实验 《软件工程》 《软件系统分析与设计》 《软件系统分析与设计》实验大纲 《微分方程数值解》 《运筹学基础》 《数学物理方程》 《矩阵分析》 《计算机网络》 《计算机网络》实验 《软件质量保证与测试》 《软件质量保证与测试》课程设计 《软件过程改进与管理》 《VB 程序设计》 《VB 程序设计》实验 《计算机组成原理》 《计算机组成原理》实验 《操作系统》 《操作系统》实验 《数学分析专题研究》 《高等代数专题研究》 《拓扑学》 《组合数学》 《应用随机过程》 《软件工程日语》 《数学建模》 《数值计算综合实习》 《计算机课程综合实习》 《认识实习》 《毕业实习》

1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析

SAS绘制的统计图不太美观;而SPSS绘制的统计图较为美观,可以满足 大多数情况下的要求;STATA绘制的统计图形最为精美,但由于它采用命令行 方式操作,美观的图形需要添加大量选项普通人不易掌握;而s-plS、 MATHLAB等偏数理统计的软件虽然绘图能力也非常强,但由于自身的定位问 题,并不为大多数人所熟悉。因此,在各种统计软件中,以SPSS制作的统计图 应用最为广泛

学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统 I》 《操作系统Ⅰ》 《电工电子技术 C》 《复变函数与积分变换》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》 《数据库原理 A》 《编译原理》 《物联网工程导论》 《软件工程概论 A》 《汇编语言与接口技术》 《算法分析与设计》 《数字通信原理》 专业课平台必修课 《计算机体系结构》 《嵌入式系统概论》 《软件设计与规范》 《计算机类认识实习》 《计算机生产实习》 《计算机毕业实习》 《计算机毕业设计（论文）I》 《计算机毕业设计（论文）II》 专业课平台选修课 《单片机原理及应用》 《嵌入式操作系统》 《嵌入式系统设计》 《软件项目管理》 《软件测试技术与工具》课程实验 《单元测试实训》 《集成测试实训》 《软件测试设计与文档规范实训》 《信息服务概论》 《离散数学 II》 《操作系统原理Ⅱ》 《数据结构Ⅱ》 《计算机组成原理Ⅱ》 《计算机网络原理Ⅱ》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《C#程序设计》 《基于组件的软件开发》 《UML 软件建模》

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

包括以下21门课程：运筹学、信息安全数学基础、复变函数、数学建模、工具软件、信息工程概论、微分方程数值解、图形图像处理、数学实验、信息与博弈、分析选讲、代数选讲、密码学、随机过程、软件工程、计算机网络、泛函分析、计算机图形学、信息论基础、网站规划与网页设计、统计与预测

对经济定量分析的基本概念有初步的了解。 对现实的经济定量分析中最主要的方法一 一经典计量经济模型的经济理论基础和数 理统计基础有比较系统的认识。 对计量经济模型的基本流程有系统的认识。 对实际建模中常用的软件——TSP软件包有 初步的掌握

3.5 数字滤波器在虚拟仪器中的应用及其软件实现 3.5.1调用数字滤波器子程序的几个问题 3.5.2 在LabVIEW中应用滤波器 3.6 信号和系统的频率分析技术及其软件实现 3.6.1 离散傅里叶变换 3.6.2 在LabVIEW中的频谱分析VI 3.6.3 功率谱分析及其VI 3.6.4 谐波分析及其LabVIEW实现 3.7 逐点分析库 3.8 虚拟仪器中其他常用数据处理技术 3.8.1 概率和统计函数 3.8.2 曲线拟合 3.8.3 线性代数

第一节 因子分析简介 第二节 基本原理 第三节 求解初始因子 第四节 解释因子 第五节 因子值及其应用 第六节 研究实例

第一节 因果模型与通径分析 第二节 通径模型的设置 第三节 通径模型的分类 第四节 分解简单回归系数 第五节 分解简单相关系数 第六节 通径模型的整体检验