最新复习因式分解课件ppt.ppt

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1、复习因式分解学习目标:通过复习,培养自己综合运用因式分解两种基本方法的解题能力,并能进行简单的分组法因式分解,提高自己解题综合能力。学习重点:熟练利用两种基本方法进行因式分解。教学难点:各种方法的综合运用。整式的积多项式整式乘法因式分解因式分解与整式乘法是的运算过程互逆知识点1:因式分解的概念把一个多项式化成几个整式的积的形式叫做因式分解.[平方差公式]a2-b2=(a+b)(a-b)[完全平方公式]二、公式法因式分解的一般步骤:第一步:先看多项式各项有无公因式,如有公因式则要先提取公因式;第二步:再看有几项(包括一些变形后的多项式),如两项,则考虑用平方差公式;

2、如三项,则考虑用完全平方公式;第三步:最后看各因式能否再分解,如能分解,应分解到不能再分解为止。综合应用:对下列各式进行因式分解:(5)x4-2x2+12、已知(x+y)2-2x-2y+1=0,求2x2+4xy+2y2的值。小组探究1、因式分解:(x+2)(x+3)+知识点3:拓展应用2a2-ab+2ac-bca2-b2+2bc-c2知识点4:分组分解法(补充)(1)x2-y2-x-y(2)a2-b2-4a+4应用1、因式分解的定义。2、因式分解的两种基本方法。3、因式分解的一般步骤。4、分组法5、因式分解过程中的易错点。我今天收获了......当堂检测企业损益管

3、理销售收入预测销售收入是指企业在生产经营活动中由于销售商品或产品、提供劳务等所得的收入。基本业务收入其他业务收入销售收入预测时间序列时间序列的编制原则时间长短统一原则总体范围统一原则计算方法统一原则总原则:可比原则时间序列变动的形态长期趋势变动(直线、曲线)季节变动(一年以内)循环变动(一年以上)不规则变动分析时间序列的目的描述反映经济规律验证各项方针政策的实施效果推断制定各项方针政策规划经济发展计划平衡国民经济有效高速发展减少政策风险分析时间序列的方法描述方法:平均发展水平时距扩大法移动平均修匀法预测方法:移动平均预测法最小平方法指数平滑预测法自回归

4、预测法季节指数的编制与应用描述方法平均发展水平主要是时点现象求平均问题时距扩大法移动平均修匀法预测方法1、移动平均预测法简单移动平均预测法加权移动平均预测法(请注意权数的选择和应用)最小平方法最小平方法的原理与前面回归分析所用的方法是一样的,其趋势方程为:Yc=a+bt求解参数a、b的标准方程组为∑y=na+b∑t∑ty=a∑t+b∑t2计算举例:年份序号销售量(万件)yt2ty19951996199719981999200012345685.691.096.1101.2107.0112.214916253685.6182288.3404.8535.0673.2合

5、计21593.1912168.9简捷计算方法年份销售量(万件)ytt2ty19951996199719981999200085.691.096.1101.2107.0112.2-5-3-113525911925-428-273-96.1101.2321.0561.0合计593.1070186.1指数平滑预测法指数平滑法是将前期的实际值和前期的预测值进行加权平均所得到的本期预测值的一种方法。其计算公式为:应用要点:(1)使用前提:是时间序列没有明显的循环变动和季节变动,也可以理解为时间序列介于有规律变动和完全没有规律变动之间的一种变动形态。(2)关于α的取值:总原则

6、是若序列呈较稳定变化,则取小一点,若序列呈较大变化,则取大一点。计算举例:“上海医药”股票近期资料(α取0.4)时间开盘价α×前日实际价前日预测价(1-α)×前日预测价本日预测价7月27月37月47月57月67月97月107月117月127月137月167月177月1816.5316.3016.2516.1516.0215.9015.6015.7515.4815.2215.4815.2015.606.6126.526.56.466.4086.366.246.306.1926.0886.1926.0816.41516.46116.396616.33816.26281

7、6.165716.059415.875615.825415.687215.500315.49229.8499.87669.83799.80289.757689.699429.635649.525369.495249.412329.300189.2953216.46116.396616.33816.262816.165716.059415.875615.825415.687215.500315.492215.3753自回归预测法自回归预测的原理类同于前面讲的相关与回归分析方法,同时借助于其方法进行预测。自回归原理介绍:计算举例:时间t出口额YtYt-1Yt2Y2t-

8、1YtYt

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