简介：

简介：摘要学生的发展是学校教育、家庭教育、社会教育共同影响的结果。正所谓，人之初，性本善。相信每个人都有自己的优点和长处，每个学生都有积极的一面，教师只要善于让学生发扬他们的优点，让他们感受到老师对他们的爱和尊重，就把他们培养成为一个对社会有用的人才。

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简介：摘要新课改以来，语文课程与教学迅速地挣脱了单一的、狭窄的知识传授、技能训练的束缚，形成综合性的语文实践活动，而在这种活动中，要求建设开放和具有活力的语文新课程，提倡语文教育与社会生活融合，使语文课程与教学突破“课堂中心”“教室中心”“教师中心”的藩篱，回归生活的本源。

简介：<正>由于工作关系,从乡统计站到县、地区统计局我接触过很多同志,耳闻目睹了许多平凡的统计人轶事。他们真的是太平凡了,他们大多不属于社会的新潮一族,他们待人接物的态度也平淡得很,象一股轻烟,即使没有风也将倾刻散尽,以致我时常想为他们塑一座群像,竟至于抓不着主题而只得作罢。

简介：自然景象徐井伍雷一种力量由声音喷发震动很大回声很大雨点迟迟不来人们只注目脚下的东西风看不见摸不着却能吹冷人的心可是再大也吹不歪正真的身影雾认织出的纱巾被在时空肩上让一切朦朦胧胧使目光真假难辨时间这只魔力之手会轻轻将它抹去雪因着美丽人们不怕寒冷因过皎洁...

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简介：蒙古族的自然神与自然崇拜波·少布蒙古族的自然崇拜，从原始社会延传至今。是较早的宗教形式之一。自然崇拜的对象，一般都是灵化了的自然物、自然力以及一些自然现象。蒙古族从森林狩猎到草原游牧，经历了一个相当长的时间，在这漫长的社会实践中，蒙古人对其生活有密切...

简介：文章对现行统计基础课程中回归分析的教学内容进行了讨论，提出了改革的设想，并介绍了瘭统计方法－－ＬＯＥＳＳ（局部架以回归法）方法。

简介：十九世纪的俄国文坛上,与当时俄国社会反农奴制的斗争相适应,涌现出一大批优秀作家及作品,他们从各自不同的角度,运用各自独特的艺术手法反映社会,反映生活。普希金以其众多激情洋溢的自由诗篇,在俄国解放运动中起过重要的奠基作用;果戈里以其“含泪的微笑描写了地主们那种“动物性的、丑恶的、谑画的生活的全部庸俗和卑污”(别林斯基:《论俄国的中篇小说和果戈理君的中篇小说》,《别林斯基选集》第一卷),深刻地揭露了专制农奴制的黑

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简介：摘要大学教师角色异化的表现大学教师注重科研轻视教学；师生关系异化；本职与兼职本末倒置。简要分析了大学教师角色异化的原因；教师评价制度的缺陷；大学课堂氛围的伪自由；社会的转型和教育体制的改革。最后从社会、学校、教师自身三方面指出解决教师角色异化的措施。

简介：回归分析方法是计量经济学的重要分析方法。传统上的回归分析是用代数等式和矩阵形式表述的。然而从欧氏几何的角度分析回归分析的主要概念、结论，如OLS估计量、被解释变量Y的总平方和分解定理等都有很好的几何直观．可以将许多冗长繁杂的代数公式和推导归结为简单的几何性质。文中给出Frisch-Waugh-Lovell定理的几何解释。

简介：《等可能性》是一堂被众多名师演绎过的新课程经典课例，也引来过诸多争议。笔者认为，执教本课，需回到概率的本质意义上去思考，厘清频率和概率间的关系，让学生深刻感受概率的形成过程，渗透“猜想——实验——数据——验证——再猜想……”的科学研究方法和数学文化。

简介：空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

简介：本文对《回归分析》的教学提出两个注记：关于检验回归方程显著性的注记，解答了学生常问的而又不易讲清的问题;建议使用P值使得模型精简明了，不再进行统计量值与临界值的比较。

简介：摘要苏格拉底认为认识人自己，就是要认识人的理智和德性。然而人类对自身的认识远远达不到人对自然的认识，人总是先认识外在的自然，之后才开始认识人自己。“认识你自己”,回归对人自身的认识，从而实现人与社会、自然和谐的发展。

简介：本文从《中兴间气集》所评中唐大历诗人所处的时代与魏晋南北朝有着惊人的相似入手，探讨了大历诗歌向齐梁诗风回归的现象，着重论述了《中兴间气集》和《诗品》在审美趣味、创作方法、评诗宗旨上的共鸣问题，从而证明了《诗品》对后世的巨大影响。

简介：梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。