模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布  的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作

本文提出重估马克思革命的性质与意义这一任务,并认为此种重估的要点有三,即(1)存在论根基处的彻底澄清;(2)现代形而上学的基本建制(意识的内在性)是否被击穿或瓦解;(3)知识论(或范畴论)路向与生存论路向的根本性分辨

点估计、区间估计和标准误 总体平均数的估计 标准差与方差的区间估计

实习一 生长发育的计算与生长曲线的绘制 实习二 体重估测与体尺指数的计算 实习三 系谱的编制 实习四 系谱审查后裔测验 实习五 个体育种值的估计 的复合育种值。本实习主要要求掌握简化的复合育种值的计算方法。 实习 6 选种指数的制订与计算机应用 实习 7 亲缘程度的评定 实习 8 亲缘系数和畜群近交程度的估算

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

一、理解点估计的概念。 二、了解最大似然法和估计量的评价标准。 三、会用矩估计法求总体均值与方差的估计量

点估计 估计量的评选标准 区间估计 正态总体参数的区间估计

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

5.1 比估计及其性质 5.2 分层抽样中的比估计

3.1 简单随机抽样及实施方法 3.2 总体平均数与总和的估计 3.3 估计量的方差及其估计