我们在掌握了单样本检验与估计的有关方法与原理之后，把视野投向双样本检验与估计是很自然的。双样本统计，除了有大样本、小样本之分外，根据抽样之不同，还可分为独立样本与配对样本。独立样本,指双样本是在两个总体中相互独立地抽取的。配对样本，指只有一个总体，双样本是由于样本中的个体两两匹配成对而产生的。配对样本相互之间不独立

一、理解FIR数字滤波器的结构 二、掌握FIR数字滤波器特性分析的方法 三、掌握设计FIR数字滤波器的窗函数法 四、掌握设计FIR数字滤波器的约束最小二乘法 五、掌握设计FIR数字滤波器的频率抽样法 六、了解sgolay函数设计FIR数字滤波器的方法

数理统计的任务:观察现象,收集资料,创 建方法,分析推断 统计推断:伴随着一定概率的推测。其特点 是:由“部分”推断“整体

16.1数据从何而来？如何善用资讯？ 16.2 样本告诉我们什么？ 16.3 好样本与坏样本 16.4怎样可取得坏样本？ 16.5有偏抽样法 16.6 简单随机样本 16.7谈谈实验

本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度

一、线性相位FIR滤波器的特点 二、窗函数设计法 三、频率抽样设计法 五、IIR和FIR数字滤波器的比较

§11.1 计算积分的Monte Carlo方法 §11.2 Markov链Monte Carlo方法简介 §11.3 Metropolis-Hastings算法 §11.4 Gibbs抽样 §11.5 贝叶斯MCMC估计方法

第一讲 概述 第二讲 质性研究设计 第三讲 提出研究问题 第四讲 研究目的 第五讲 概念框架 第六讲 抽样和研究关系 第七讲 文献述评和资料收集 第八讲 资料分析：扎根理论（上） 第九讲 资料分析：扎根理论（下） 第十讲 质性研究的效度和推广度 第十一讲 研究计划书

本书从描述统计和推断统计两大方面系统地介绍了统计学的基本理论、方法和应用。全书内容包括：统计学绪论、统计数据的收集、整理与显示、统计数据分布特征的描述、统计指数分析、时间序列分析、抽样分布与参数估计、统计假设检验、列联分析、方差分析、相关与回归分析、统计综合评价、Excel在统计中的应用案例十二个章节

Chapter 1 预备知识 Chapter 2 随机过程的基本概念和基本类型 Chapter 3 泊松过程 Chapter 4 更新过程 Chapter 5 马氏链 Chapter 6 鞅 Chapter 7 布朗运动 Chapter 8 随机积分 Chapter 9 随机过程在金融中的应用 Chapter 10 随机过程在保险中的应用 10.1 基本概念 10.2 经典破产理论介绍 Chapter 11 MCMC 方法 11.1 计算积分的蒙特卡洛方法 11.2 MCMC 方法简介 11.3 Metropolis-Hastings 算法 11.4 Gibbs 抽样 11.5 贝叶斯 MCMC 估计方法