面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例

8.1 面板二值选择模型 8.2 面板二值选择模型的随机效应估计 8.3 面板二值选择模型的固定效应估计 8.4 面板二值选择模型的Stata实例 8.5 面板泊松回归 8.6 面板负二项回归 8.7 面板计数模型的Stata实例 8.8 面板Tobit 8.9 面板随机前沿模型（选读）

连续时间马氏链 仍记状态空间为S={0,1,2,…} 定义设随机过程X={X(t),t≥0}对于任意0≤to0就有 P{(tn+1)=in+1(to) io, X (t1) =i1,.,()= in} =P{X(tn+) in+()= in} 则称{X(t),t≥0}为连续参数马尔可夫链(简称连续参数马氏链)

第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型

1．n 个人随机地围一圆桌而坐，求甲、乙两人相邻而坐的概率． 2．从一付扑克牌（52 张）中任意抽取两张，求下列各事件的概率

第一章 事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 随机变量的数字特征 第四章 数理统计的基本概念及抽样分布 第五章 参数估计 第六章 假设检验

§1.1 随机试验 §1.2 样本空间、随机事件 §1.3 频率与概率 §1.4 等可能概型（古典概型，几何概型） §1.5 条件概率 §1.6 独立性

§1.1 随机试验 §1.2 样本空间、随机事件 §1.3 频率与概率 §1.4 等可能概型（古典概型，几何概型） §1.5 条件概率 §1.6 独立性

一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调 查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为 单位按月调查取得有关收入

一、 随机事件及其运算 二、概率的定义 三、等可能概型（古典概型） 四、条件概率 五、事件的独立性