排队论 (queuing theory)，或称随机服务系统理论， 是通过对服务对象到来及服务时间的统计研究，得出这些数量指标（等待时间、排队长度、忙期长短等）的统计规律，然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务对象，使得服务系统既能满足服务对象的需要，又能使机构的费用最经济或某些指标最优。它是数学运筹学的分支学科，也是研究服务系统中排队现象随机规律的学科。广泛应用于计算机网络、生产、运

0-1规划是决策变量仅取值0或1的一类特殊的整数规划。这种规划的决策变量仅取值 0或1 ，故称为 0-1 变量或二进制变量 ，因为一个非负整数都可以用二进制计数法用若干个 0-1 变量表示 。 0-1 变量可以数量化地描述诸如开与关、取与弃、有与无等现象所反映的离散变量间的逻辑关系、顺序关系以及互斥的约束条件，因此 0-1 规划非常适合描述和解决如线路设计 、工厂选址 、生产计划安排、旅行购物、背

聚类分析是统计学中研究这种“物以类聚” 问题的一种有效方法，它属于统计分析的范畴。聚类分析的实质是建立一种分类方 法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具 有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。定义：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的 过程中，人们不必事先给出一个分类的标准， 聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。

实际的生产生活中，很多事物之间有着千丝万缕的联系，这些联系有的紧密，有的稀松。表达互相联系事物的依存情况有两种方式：相关关系和回归关系（函数关系）。回归关系是一种确定关系，通过一个或几个事物的取值能够得到另一个事物的取值，这是通过回归方程（函数方程）实现的。相关关系不是确定关系，当一个或几个事物的取值发生变化时，与它（它们）有联系的事物的取值也会发生变化，但变化值不是确定的数值。基于这些区别，在数

Latex中出现的问题及解决方案一、基本代码1、首行空两格1. 手动空两格2. 使用宏包控制3. 取消首行缩进2、插入图片1. 插图2. 调整latex图与caption之间的距离3、序号序列1.枚举类型enumerate2. 枚举类型itemize3. 使用enumitem包对枚举类型enumerate进行缩进4、参考文献5、latex目录1. 插入目录不识别的sectionlatex中的距离二

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分：由原始指标综合形成的几个新指标。依据主成分所含信息量的大小成为第一主成分，第二主成分等等。目录一、前提数据具有以下特点：1

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

事物之间的关系总是错综复杂，很多时候甚至理不清楚，俗话说：清官难断家务事，说的是很多事情是互为因果的。但是，在社会的很多领域里，需要我们理清楚不同事物的关系，这些关系可以分成两种：非确定性的相关关系（相关性分析）和确定性的函数关系（回归）。变量相关性分析的结果还不足够，还需要进一步做变量间的回归分析，确定出准确和符合逻辑的函数关系式，才能预测和估计未来。回归分析就是通过一个或多个自变量对因变量进行

回归分析的基本思想是： 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。多元回归分析的由来： 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互相作用的关系。 在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更好。可以解决的实际问题：收入水平与受教育程度、所在行业

相关分析是研究两个变量共同变化的密切程度，但有时出现相关的两个变量又同时与另外的一个变量相关，在这三个变量中，有可能只是由于某个变量充当了相关性的中介作用，而另外的两个变量并不存在实质性的相关关系。这种情形导致数据分析中出现“伪相关”现象，造成伪相关现象的变量被称为“桥梁变量”。在数据的相关性分析中，为了摒弃桥梁变量的影响力，发现变量内部隐藏的真正相关性，人们引入了偏相关分析的概念。偏相关分析是在