一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例

克里金法是一种应用广泛的低通滤波性插值方法,但其无法重建原始信息中的高频、低频和局部信息.分形插值算法可利用自相似性,在保留原始信息的基础上,克服克里金插值中低通滤波的局限性,从而提高插值的准确性.本文在传统分形插值算法的基础上,结合地质空间信息,提出了适用于矿床品位估算的四维空间分形插值算法,并将其应用于钼矿的品位估算.结果表明:在该钼矿的品位估算中,四维空间分形插值算法明显优于克里金法

极大似然估计的求法 —选择参数的估计量,使实验结果具有最大概率 估计量的几个评选标准 ·样本原点矩是总体原点矩的无偏估计量; 无偏性——E()=·样本方差是总体方差的无偏估计量; ·无偏估计量的函数未必是无偏估计量

荷电状态（State of charge, SOC）估计是电池管理系统的核心功能之一，它在电动汽车的生命周期中起着重要作用.针对锂离子电池温度影响模型参数，进而导致SOC估计不准确的问题，本文提出了基于鲁棒H∞滤波的SOC估计方法

5.1 参数估计的基本内容 5.2 总体均值区间估计 5.3 两均值之差的区间估计 5.4 总体比例区间估计 5.5 总体标准差及方差的估计

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；

参数估计，通俗地说，就是根据抽样结果来合理地、科学地估计总体的参数很可能是什么？或者在什么范围。点估计：根据样本数据算出一个单一的估计值，用来估计总体的参数值。区间估计：计算抽样平均误差，指出估计的可信程度，进而在点估计的基础上，确定总体参数的所在范围或区间

改革开放以来，在我国非正规就业的广泛存在已是不争的事实，但其规模有多大？有关量化信息却极度缺乏，这已经对相应管理制度的建立构成了很大障碍。为此，本文首先探讨了非正规就业估算的困难以及方法；然后本文选择上海为研究平台，通过深度开发现有统计数据，主要采用间接测算，给出了2000—2007年该市非正规就业规模的两个有价值的估计量；最后本文就如何取捷径、从估算走向官方统计提出了具体建议

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