第六单元数学期望 一、学习目标 通过本节课的学习,认识数学期望是最好的代表性数字,并能利用定义和性 质,熟练地进行数学期望的计算. 二、内容讲解 1.定义3.4数学期望

引言 第一章 回归分析 第二章 双变量回归分析 第三章 多变量回归分析 第四章 非线性模型 第五章 多重共线性 第六章 异方差 第七章 自相关 第八章 单方程模型的几个问题 第九章 联立方程模型 第十章 时间序列分析

2.1变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4矩阵分析 2.5矩阵的超越函数 2.6字符串 2.7结构数据和单元数据 2.8稀疏矩阵

7.1指针的概念与指针的使用 一、指针的概念 数据(变量、常量)(根据类型)占有一定数目的连续存储单元; 数据的连续存储单元首地址称为数据的地址

前面讲了单调性、极值、最值、凹凸性。 我们知道凹凸性反映的是曲线的弯曲方向,但 是朝同一方向弯曲的两条曲线,其弯曲的程度 也不尽相同。曲率就是表征弯曲程度的量,它 等于单位路程上方向(角度切线的倾斜角) 的改变量

一、地址与指针 1、地址与取地址运算 地址:存储区域(内存)中第一个字节的编号。 计算机内存是以字节为单位的一片连续的存储空间,每一个字 节都有一个编号,这个编号就称为内存地址。 内存中的存储空间是连续的,内存中的地址号也是连续的,并 用二进制数来表示(为方便描述,我们采用十进制表示地址)。 在程序中定义了一个变量,C就会在内存为其分配一定字节的 内存空间

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

例检验两批灯泡的质量,从中分别随机抽样只,测得使用寿命如下: A:2000150010005001000;B:1501500100010001000 (单位:小时),试比较这两批灯泡质量的好坏. 计算得:平均寿命分别为:A:1200,B:1200

在模型 y, =a+Bx, +ut=1, 2,. n 中,认为参数a、β在样本期内是常数,即认 为产生样本观测值的经济结构保持不变,解释 变量对被解释的影响保持不变

一、数据集合 Measurements of items e.g., Yearly sales volume for your 23 salespeople e.g., Cost and number produced, daily, for the past month 二、基本单元 The items being measured e.g., Salespeople, Days, Companies, Catalogs, . 三、变量 The type of measurement being done e.g., Sales volume, Cost, Productivity, Number of defects