2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例

·基本概念 ·状态的分类及性质 ·极限定理及平稳分布 ·Markov链的应用 ·连续时间Markov链

1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验

➢ 掌握总体、样本、抽样的含义 ➢ 了解抽样单位、抽样框、参数值、统计值、置信度的含义 ➢ 了解抽样的类型：概率抽样&非概率抽样 ➢ 掌握常用的抽样方法 ➢ 3.1 抽样概述 ➢ 3.2 抽样分布 ➢ 3.3 中心极限定理及其应用

第一章 概率论与数理统计 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验

一、大数定律 定义设随机变量序列{Xn},如果存在一个常数a,使得对任意的e>0

在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的

第一节 概 率 第二节 随机变量及其分布 第三节 随机变量的数字特征 第四节 矩母函数和特征函数 第五节 条件期望 第六节 指数分布 第七节 收敛性和极限定理

从本书第1章到第8章，讲授的主题着重于概率论最基本的概念，如概率、条件概率、期望、大数定律和中心极限定理等.本书附有大量的有意义的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，其中自检习题部分还给出全部解答，以供参考

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性 的学科. 随机现象的规律性只有在相同的条件下进 行大量重复试验时才会呈现出来. 也就是说，要从 随机现象中去寻求必然的法则，应该研究大量随机 现象