数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计

二、在线分析仪器的性能特性 三、在线分析常用浓度单位 一、在线分析仪器的定义和分类 四、标准气体及其制备方法

1.1 排队系统概述 1.1.1 排队论发展历程 1.1.2 排队现象 1.1.3 排队系统的组成和特征 1.1.4 经典排队系统的符号表示 1.1.5 排队问题的求解 1.2 几个重要的概率分布 1.2.1 定长分布 1.2.2 负指数分布 1.2.3 爱尔郎（Erlang）分布 1.2.4 泊松（Poisson）分布 1.3 泊松过程 1.4 单服务者负指数分布排队系统的分析 1.4.1 系统中有个i 顾客的概率 1.4.2 系统的运行指标 1.5 Little 公式及其直观意义 1.5.1 Little 公式直观意义 1.5.2 Little 公式的证明 1.6 利用因数P的定义及其物理意义

本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布

课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

第七章获利能力分析 1.获利能力一般分析 2.利用分部报告 3.关注损益表外的损益

第六章长期偿债能力分析 1.损益表分析 2.资产负债表分析 3.影响长期偿债能力的特别项目

处理效应与选择难题 通过随机分组解决选择难题 依可测变量选择 匹配估计量的思想 倾向得分匹配 倾向得分匹配的Stata实例 偏差校正匹配估计量 双重差分倾向得分匹配 断点回归的思想 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归的Stata实例 处理效应模型

为什么需要分位数回归 总体分位数 样本分位数 分位数回归的估计方法

7.1 陆地生态系统分布的基本规律 7.2 陆地生态系统的类型及其分布 7.3 淡水生态系统的类型及其分布 7.4 海洋生态系统的类型及其分布