第一章 绪论 第二章 统计数据搜集 第三章 统计数据的整理与显示 第四章 总量指标和相对指标 第五章 数据分布特征的描述 第六章 抽样调查 第七章 相关与回归分析 第八章 时间数列分析 第九章 统计指数 第十章 统计综合分析 第十一章 国民经济核算

1、了解 Bernoulli 概型，熟练掌握二项分布、Poisson 分布； 2、熟练掌握均匀分布、正态分布和指数分布及其性质； 3、熟记二项分布、泊松分布、均匀分布的数学期望和方差；

（1）多项式函数模型 （2）双曲线函数模型 （3）对数函数模型 （4）生长曲线 (logistic) 模型（比教材中的模型复杂些） （5）指数函数模型 （6）幂函数模型

一、两点分布 三、泊松分布 四、均匀分布 二、二项分布 五、指数分布 六、正态分布

针对材料在自然土壤环境中的腐蚀预测问题,提出应用多层线性模型对材料的腐蚀规律进行研究.多层线性模型是分析具有层次结构数据的新型统计技术,对于地区间土壤腐蚀规律的差异性特点和单地区实验观测样本不足的问题,可以为不同的区域分别建立腐蚀率模型,使模型假设与实际更为吻合.以碳钢在土壤中的腐蚀数据为研究对象,建立了腐蚀率的多层线性模型.实验验证了该模型可以准确地拟合和预测碳钢在土壤的腐蚀率变化,优于指数平滑算法和差分自回归移动平均算法

第一节 时间数列预测的基本理论 第二节 长期趋势预测方法 时距扩大法 移动平均法 指数平滑法 最小平方法 第三节 季节变动分析 第四节 循环变动分析

9.1 时间数列的基本特征 9.2 移动平均法分析与预测 9.3 回归法分析与预测 9.4 指数平滑法分析与预测 9.5 季节变动的测定与分析

EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。当用前 面描述的方法向工作文件中读入数据后,就可以对这些数据进 行统计分析和图表分析。 EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表单、表、 图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图一直到核密 度估计。通过过程可以用原有的序列创建新的序列。这些过程 包括季节调整、指数平滑和 Hodrick-Prescott-滤波 在第10章我们将讲述包括多个序列的组和组对象的统计方 法及过程

第一部分 课程综述 第二部分 课程教学内容 第一章 绪论 第二章 统计数据的搜集与整理 第三章 数据分布特征的描述 第四章 时间数列分析 第五章 统计指数 第六章 抽样与抽样估计 第七章 假设检验 第八章 相关与回归分析 第九章 国民经济统计概述

第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出