参数模型的涵义，参数估计的方法：矩估计法、分位数估计法、极大似然 估计法： 3.问题和应用（能力要求） 通过本节的学习，主要是利用数理统计中常用的参数估计方法来解决精算 模型问题，提升学生的理解和知识运用的能力。 第二节 1.主要内容：区间估计与方差 2.基本概念和知识点 极大似然函数的方差，参数函数的方差： 3.问题和应用（能力要求） 通过本节的学习，主要是利用数理统计中区间估计方法来解决精算模型问 题，提升学生的理解和知识运用的能力。 第三节 1,主要内容：拟合优度检验： 2.基本概念和知识点 假设检验，拟合优度检验的常用方法：卡方拟合优度检验 Kolmogorov--Smirnov检验、Anderson-Darling检验和似然比检验： 3.问题和应用（能力要求） 通过本节的学习，主要是利用数理统计中假设检验的方法来解决精算模型 问题，提升学生的理解和知识运用的能力。 第四节 1.主要内容：模型的选择： 2.基本概念和知识点 模型选择的原则，模型选择的方法：主观判断法和评分法： 3.问题和应用（能力要求 通过本节的学习，能够在建立模型的基础上，选择更优模型，提升了学生 学会比较和学会择优的能力。 (三)思考与实践 课后讨论模型选择时的优先原则，并比较不同同学对同一问题的数据建立 的模型中选择你们认为最优的模型并修正。并考虑与第六章方法就某具体问题 得到的结果进行对比。分析两类方法的优劣，体会客观规律性与主观能动性的 内涵。 (四)教学方法和手段 课堂讲授，多媒体教学8 参数模型的涵义，参数估计的方法：矩估计法、分位数估计法、极大似然 估计法； 3. 问题和应用（能力要求） 通过本节的学习，主要是利用数理统计中常用的参数估计方法来解决精算 模型问题，提升学生的理解和知识运用的能力。 第二节 1. 主要内容：区间估计与方差； 2. 基本概念和知识点 极大似然函数的方差，参数函数的方差； 3. 问题和应用（能力要求） 通过本节的学习，主要是利用数理统计中区间估计方法来解决精算模型问 题，提升学生的理解和知识运用的能力。 第三节 1. 主要内容：拟合优度检验； 2. 基本概念和知识点 假 设 检 验 ， 拟 合 优 度 检 验 的 常 用 方 法 ： 卡 方 拟 合 优 度 检 验 、 Kolmogorov-Smirnov 检验、Anderson-Darling 检验和似然比检验； 3. 问题和应用（能力要求） 通过本节的学习，主要是利用数理统计中假设检验的方法来解决精算模型 问题，提升学生的理解和知识运用的能力。 第四节 1. 主要内容：模型的选择； 2. 基本概念和知识点 模型选择的原则，模型选择的方法：主观判断法和评分法； 3. 问题和应用（能力要求） 通过本节的学习，能够在建立模型的基础上，选择更优模型，提升了学生 学会比较和学会择优的能力。 （三）思考与实践 课后讨论模型选择时的优先原则，并比较不同同学对同一问题的数据建立 的模型中选择你们认为最优的模型并修正。并考虑与第六章方法就某具体问题 得到的结果进行对比。分析两类方法的优劣，体会客观规律性与主观能动性的 内涵。 （四）教学方法和手段 课堂讲授，多媒体教学