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1992-2023年数学建模国赛历年真题+优秀论文合集!全网最全的国赛优秀论文资料!2024国赛必备
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2024-08-15 18:55:20
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1992-2023年数学建模国赛历年真题+优秀论文合集!全网最全的国赛优秀论文资料!2024国赛必备
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2 极限函数与连续(范例解析与精讲)
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3 极限函数与连续(真题选讲与点评)
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4 极限、函数与连续(例题精讲与解析)
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5 极限函数与连续(常见题型与技巧)
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6 一元函数微分学(竞赛要点与难点)
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8 一元函数微分学(例题精讲与解析)
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9 一元函数积分学(竞赛要点与难点)
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10 一元函数积分学(范例解析与精讲)
01:01:13
11 一元函数积分学(真题选讲与点评)
01:01:56
12 一元函数积分学(作业布置与解析)
01:14:26
13 一元函数积分学(例题精讲与解析)
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14 一元函数积分学(定积分计算技巧)
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15 常微分方程(竞赛要点与难点)
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16 常微分方程(范例解析与精讲)
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17 向量代数与空间解析几何(竞赛要点与难点)
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18 向量代数与空间解析几何(范例解析与精讲)
01:20:11
19 向量代数与空间解析几何(真题选讲与点评)
01:25:32
20 向量代数与空间解析几何(曲面方程)
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21 多元函数微分学(竞赛要点与难点)
02:05:34
22 多元函数微分学(范例解析与精讲)
01:13:44
23 多元函数微分学(真题选讲与点评)
58:23
24 多元函数微分学(作业布置与解析)
01:07:03
25 多元函数积分学(竞赛难点与要点)
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26 多元函数积分学(范例解析与精讲)
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27 多元函数积分学(真题选讲与点评)
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28 无穷级数(竞赛要点与难点)
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29 无穷级数(范例解析与精讲)
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30 无穷极数(真题选讲与点评)
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31 无穷级数(作业布置与解析)
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01.介绍
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02.因子投资背景
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03.因子是什么
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04.多因子模型的形式
05:20
05.多因子应用场景
09:20
0106.因子分类和多因子流程
05:34
07.因子来源
01:43
08.实操:开始写你的第一个因子
29:29
09.异常值处理及标准化处理
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10.因子中性化及实操
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11.因子检验及实操
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大学生数学竞赛系统班|第二讲:高数极限:在统计建模中的应用
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大学生数学竞赛系统班|第三讲:一元函数连续性、导数和微分
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大学生数学竞赛系统班|第四讲:微分中值定理及其应用
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大学生数学竞赛系统班|第五讲:定积分的概念与性质
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大学生数学竞赛系统班|第六讲:不定积分
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大学生数学竞赛系统班|第七讲:多元函数微分学
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大学生数学竞赛系统班|第八讲:探究重积分
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大学生数学竞赛系统班|第九讲:线面积分
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大学生数学竞赛系统班|第十讲:多元函数微积分学的综合应用
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大学生数学竞赛系统班|第十一讲:级数(1)
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【对外经济贸易大学】计量经济学导论【全101课】
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1.[1.1.1]--1.1.1计量经济学的定义
14:41
2.[1.2.1]--1.1.2相关关系与因果关系
11:57
3.[1.3.1]--1.2数据分类
11:05
4.[1.4.1]--1.3数据初步分析
11:54
5.[2.1.1]--简单回归模型的形式及术语
07:57
6.[2.2.1]--2.2.1普通最小二乘(OLS)
11:25
7.[2.3.1]--2.2.2矩方法
05:35
8.[2.4.1]--2.2.3系数的解释以及拟合值计算
07:45
9.[2.5.1]--2.2.4OLS的代数性质与几何性质
06:14
10.[2.6.1]--2.3.1OLS估计量的期望
13:39
11.[2.7.1]--2.3.2OLS估计量的方差
12:36
12.[2.8.1]--2.3.3OLS估计量方差的估计,高斯马尔科夫定理
14:07
13.[2.9.1]--2.3.4OLS估计量的大样本性质
11:39
14.[2.10.1]--2.3.5方差分解与拟合优度
11:26
15.[3.1.1]--3.1.1显著性的定义
05:34
16.[3.2.1]--3.1.2系数显著性检验与母体均值检验的比较
15:00
17.[3.3.1]--3.2.1检验系数显著性的3种方法:t统计量
09:19
18.[3.4.1]--3.2.2检验系数显著性的3种方法:p值,置信区间
09:44
19.[4.1.1]--4.1Stata软件的特点及基本界面
09:34
20.[4.2.1]--4.2.1回归前的基本数据分析
10:43
21.[4.3.1]--4.2.2Regress命令的使用以及结果的分析
13:39
22.[4.4.1]--4.3如何编写Stata程序
09:21
23.[4.5.1]--4.4简单数值模拟
12:26
24.[5.1.1]--5.1.1遗漏变量偏差及其公式
14:00
25.[5.2.1]--5-2_多元回归模型的表达式及含义_唐丹
07:45
26.[5.3.1]--5.2.1OLS的目标函数和求解过程
15:22
27.[5.4.1]--5.2.2利用两次回归解释偏效应得到估计量表达式
09:39
28.[5.5.1]--5.3R2与调整之后的R2计算以及相互关系
15:08
29.[5.6.1]--5.4多元回归的几个基本假设和共线性解释
19:03
30.[5.7.1]--5.5.1多元回归OLS估计量的无偏性
19:42
31.[5.8.1]--5.5.2多元回归OLS估计量的方差
19:45
32.[5.9.1]--5.5.3多元回归OLS估计量的抽样分布
09:20
33.[6.1.1]--6.1.1单个系数的检验
19:51
34.[6.2.1]--6.1.2单个系数的置信区间估计和系数组合检验
12:49
35.[6.3.1]--联合假设检验——同方差假定下F统计量
19:04
36.[6.4.1]--6.3多元回归模型OLS估计的渐进性
22:43
37.[6.5.1]--6.4异方差条件下的假设检验
16:12
38.[6.6.1]--6.5多元回归方程的Stata操作演示
12:58
39.[7.1.1]--7.1非线性回归模型_多项式回归
16:53
40.[7.2.1]--7.2非线性回归模型_对数模型
13:54
41.[7.3.1]--7.3非线性回归模型_含有交互项的模型
16:44
42.[7.4.1]--7-4非线性回归模型的Stata操作
13:05
43.[8.1.1]--8.1.1虚拟变量的定义与含单个虚拟变量的回归
12:11
44.[8.2.1]--8.1.2多个组别虚拟变量,虚拟变量陷阱以及阈值效应
15:41
45.[8.3.1]--8.2.1涉及虚拟变量的交互作用
23:54
46.[8.4.1]--8.2.2样条回归
06:06
47.[8.5.1]--8.2.3邹氏检验
14:43
48.[8.6.1]--8.3使用虚拟变量进行政策评估与双重差分
13:40
49.[8.7.1]--8.4涉及虚拟变量的stata操作
14:54
50.[9.1.1]--9.1内生性的概念及后果
12:22
51.[9.2.1]--9.2合格工具变量的条件
07:33
52.[9.3.1]--9.3.1恰好识别情况下的工具变量回归
10:35
53.[9.4.1]--9.3.2两阶段最小二乘(2SLS)
17:20
54.[9.5.1]--9.3.3OLS与2SLS的比较与Hausman检验
11:32
55.[9.6.1]--9.4工具变量有效性的检验
14:01
56.[9.7.1]--9.5工具变量回归的Stata操作
14:43
57.[10.1.1]--10.1.1线性ARMA模型一些概念和定义
04:45
58.[10.2.1]--10.1.2线性ARMA模型一些概念和定义2
05:56
59.[10.3.1]--10.2MA模型
04:49
60.[10.4.1]--10.3AR模型
10:17
61.[10.5.1]--10.4ARMA模型
05:09
62.[10.6.1]--10.5.1建立ARMA模型1
10:11
63.[10.7.1]--10.5.2建立ARMA模型2
06:43
64.[10.8.1]--10.6预测
21:39
65.[10.9.1]--10.7使用STATA估计ARMA模型
20:20
66.[11.1.1]--11.1波动率聚类性
05:29
67.[11.2.1]--11.2ARCH模型定义
19:15
68.[11.3.1]--11.3建立ARCH模型
14:59
69.[11.4.1]--11.4ARCH模型预测
09:04
70.[11.5.1]--11.5.1其他ARCH类模型1
15:30
71.[11.6.1]--11.5.2其他ARCH类模型2
14:14
72.[11.7.1]--11.5.3其他ARCH类模型3
23:32
73.[11.8.1]--11.6使用STATA估计ARCH类模型
13:50
74.[12.1.1]--12.1.1确定趋势和随机趋势1
10:28
75.[12.2.1]--12.1.2确定趋势和随机趋势2
13:18
76.[12.3.1]--12.2伪回归
05:43
77.[12.4.1]--12.3单位根检验
17:51
79.[12.6.1]--12.5误差修正模型与协整检验
09:07
80.[12.7.1]--12.6使用STATA对非平稳时间序列数据建模
14:39
81.[13.1.1]--面板数据回归_13.1.1面板数据的概念及优势
20:30
82.[13.2.1]--13.1.2面板数据回归模型及解释
10:07
83.[13.3.1]--13.2.1前后比较及差分做参数估计
10:42
84.[13.4.1]--13.2.2个体中心化的方法消除固定效应
15:05
85.[13.5.1]--13.2.3加入n-1个虚拟变量的方法处理固定效应及其
12:51
86.[13.6.1]--13.2.4时间固定效应的处理
13:16
87.[13.7.1]--13.3.1个体固定的假设条件及序列自相关
13:15
88.[13.8.1]--13.3.2群聚的标准误
14:50
89.[13.9.1]--13.4.1随机效应的含义及估计
12:07
90.[13.10.1]--13.4.2Hausman检验
12:26
91.[13.11.1]--13.5面板数据的Stata操作
15:20
92.[14.1.1]--二值因变量模型_14.1线性概率模型及其优缺点
18:28
93.[14.2.1]--14.2Probit和Logit模型
20:50
94.[14.3.1]--14.3模型的估计
14:45
95.[14.4.1]--14.4推断及拟和好坏的评价
10:34
96.[14.5.1]--14.5其他受限因变量模型
18:46
97.[14.6.1]--14.6二值因变量的Stata操作(Av710149348,P97)
14:21
98.[15.1.1]--15.1如何确定一个实证题目
08:47
99.[15.2.1]--15.2.1资料与数据的搜集和处理
12:19
100.[15.3.1]--15.2.2模型的建立、估计和检验
10:43
101.[15.4.1]--15.3.1如何规范地汇报与分析结果
11:19
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