§1 参数的点估计 §2 估计量的评选标准 §3 参数的区间估计

东南大学：非参数估计（PPT讲稿）nonparametric methods

检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的χ2检验 样本、估计量与偏置 估计量的平均值、方差与协方差

 矩估计(The Method of Moments)  极大似然估计（The Method of Maximum Likelihood）  估计量的评选标准  区间估计

• 回归分析概述 • 双变量线性回归模型的参数估计 • 双变量线性回归模型的假设检验 • 双变量线性回归模型的预测 • 实例

南京大学：《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程教学资源（PPT课件讲稿）Lecture 12 点估计（参数估计）

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间 §3.4 多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间 §3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例 §3.6 受约束回归 一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

第一节 抽样调查概述 一、抽样调查的概念、特点及作用 二、抽样调查中的基本概念 三、抽样调查的一般步骤 第二节 抽样调查的数理基础 一、概率 二、随机变量及其分布 三、大数定律和中心极限定理 四、抽样分布 第三节 抽样误差与参数估计 第四节 抽样调查的组织方式

第一节 抽样分布与抽样误差 第二节 t分布 第三节 总体均数及总体概率的估计

复旦大学：《数理统计在化学中的应用》课程教学资源（讲稿）第三章 实验数据的参数估计、第四章 实验数据的统计假设检验