1.1基本概念 时间序列所研究的是时间上的相关结构。它的应用广泛,从海洋学到金融学 都是它的应用范围。著名的CAPM模型(资本资产定价模型)和随机波动模型就是 含有时间序列成份的金融模型的例子。当我们考虑一时间序列时,我们通常考虑一 个数值的集合{X:t=1,…,n},其中下标t表示数据被观测到的时间。虽然直观 上很清楚,我们还是来详细描述一下X的一系列非标准特性。 非等距数据(缺损数据)。例如,若时间序列是某一证券的日收益率,则在节假 日等非交易日里就没有数据可得了

1. 使用UML进行数据库设计 数据库建模传统方法：E-R图。仅对数据建模，不能对行为建模，如触发器、存储过程等建模

一、缓冲区分析 二、空间数据融合 三、空间数据合并 四、空间数据裁剪 五、空间数据叠加

一、创建和打开地图 二、数据层操作 三、数据编辑 四、数据符号化 五、数据层标注

第一节 Visual FoxPro 数据库及其建立 第二节 数据库表的建立和操作 第三节 表的排序与索引 第四节 数据完整性 第五节 自由表 第六节 多表操作

IP数据报 TCP/IP协议定义了一个在因特网上传输的包,称为IP数据报 p datagram.这是一个与硬件无关的虚拟包,由包头和数据 两部分组成,包头中的源地址和目的地址都是IP协议地址

1. C的数据类型 2. 常量和变量 3. 整型、实型、字符型数据 4. 变量赋初值 5. 各类数值型数据间的混合运算 6. 算术运算符和算术表达式 7. 赋值运算符和赋值表达式 8. 逗号运算符和逗号表达式

第一节 Visual FoxPro 数据库及其建立 第二节 数据库表的建立和操作 第三节 表的排序与索引 第四节 数据完整性 第五节 自由表 第六节 多表操作

一、CBM数据库概述 二、检索途径和方法 三、检索结果的处理 四、CBM数据库小结

第一节 数据集中趋势的测定 一、均值 二、中位数 三、众数 第二节 数据离散程度的测定 一、极差 二、异众比率 三、平均差 四、方差和标准差 五、标准差系数 第三节 动态数据的分析 一、 水平分析指标 二、 速度分析指标 三、 长期趋势的分析 第四节 相关与回归分析 一、 相关与回归的基本问题 二、相关与回归分析