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由于统计量是由样本决定的,而在一 次具体的抽样之前,样本中的每一个分量 都是随机变量,所以,在一次具体的抽样 之前,统计量也是随机变量,也有自己的 分布我们称统计量的分布为
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联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。但 是,经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并 且,内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和 推断更加复杂
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联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。但是,经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并且,内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和推断更加复杂
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第四章复合数据结构基础 学习目标 1.掌握数组定义与基本使用方法,熟悉字符型数组概念 2.掌握指针基本概念,能熟练使用指针操作基本数据对象 3.掌握指针基本运算,了解指针与数组的关系 4.掌握结构体类型的声明、结构体变量的定义与基本用法,能在程序中熟练使用结构体 5.掌握联合体类型的声明、联合体变量的定义与基本用法,能在程序中熟练使用联合体 6.掌握枚举类型的概念、定义与使用方法 7.了解自定义类型的定义与使用方法
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函数 自己编写函数 函数的使用 引用参数 带默认值的函数 内联函数 重载函数 函数模版 变量的作用域 变量的存储类别 递归函数 模块化的设计
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一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验
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一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验
文档格式:PPT 文档大小:271KB 文档页数:48
一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验
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在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计
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1.时间序列(ARIMA)模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是: (1)这种建模方法不以经济理论为依据,而是依据变量自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化
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