2.1.1 随机抽样 2.1.2 无偏点估计 2.1.3 μ的u估计 2.1.4 σ2的χ2估计 2.1.5 μ的t估计

1、理解参数估计的概念，熟练掌握点估计的矩估计法和极大似然估计法； 2、掌握估计量好坏的三个评选标准； 3、理解理解区间估计的概念，熟练掌握单个正态总体的均值和方差的置信区间；

一、教学基本要求 1、理解参数的点估计的概念,掌握矩估计法(一阶,二阶)与极大似然值估计法 2、了解估计量的无偏性,有效性,一致性 3、了解估计的概念,会求单个正态总体的均值与方差的置信区间会求两个正态总体的均值及方差比的置信区间

第13章基本回归模型----概述了 EViews中的普通最小二乘估计(OLS) 基础。 第14章其他回归方法--讨论加权最小二乘估计(WLS),二阶段最小二乘 估计(TSLS),和非线性最小二乘估计(NLS)技术

前面讨论的简单随机抽样和分层抽样,我们所关心的参 数都是单指标的,给出的估计量也是线性形式。这一章我们 将要讨论比较复杂的情况,我们关心的参数不再是单指标的 而是两个或两个以上的指标。此时,遇到的统计量不再是线 性形式,往往呈现出非线性形式,比如两个变量之比,或呈 现变量之间的回归关系

研究多元地质统计学涉及以下方面的若干问题:(1)多元地质统计学的基本假设,包括:协同区域化变量、互变异函数、互协方差以及协同区域化变量的二阶平稳假设和内蕴假设;(2)协同区域化矩阵;(3)协同区域化的线性模型;(4)多元地质统计学的最佳估计方法,包括用协同克立格法对区域化变量的估计、空间分量的估计以及区域化因子的估计

提出了用神经网络插值代替拉氏插值计算裂纹形成时间(TTCI)值,用极大似然估计代替均秩估计法估计分布参数的方法.考虑到仅对一组TTCI值进行参数估计具有较大的随机性,文中对每种参考裂纹尺寸对应的TTCI值均进行极大似然估计,得出多组TTCI分布参数;然后利用不同参考裂纹尺寸对应的TTCI分布参数之间的关系确定结构细节的当量初始缺陷尺寸分布参数.对某零件的疲劳实验及其原始疲劳质量分析证明了该方法的可行性和合理性

利用多点雷达数据,使用最小二乘法对高炉的料面形状进行估计.首先,采用三段曲线描述料面形状,其中包括两段直线一段二次曲线.其次,利用炉料分布规律对三段曲线的具体参数进行约束,使得料面形状的估计更为合理.然后,利用多点雷达数据和最小二乘法估计料面形状,实现料面的实时动态显示.利用某钢厂的实际雷达测量数据,证实了该方法的有效性

譬如,在估计湖中鱼数的问题中,若 我们根据一个实际样本,得到鱼数N的极 大似然估计为1000条 实际上,N的真值可能大于1000条, 也可能小于1000条. 若我们能给出一个区间,在此区间 内我们合理地相信N的真值位于其中. 这样对鱼数的估计就有把握多了

一、矩估计法 矩估计法的基本思想是用样本矩估计总体矩因为由在数定理知,当总体的k阶矩存在 时样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩例如,可用样本均值作为总体均值E(X)的 估计量,一般地