一、均值-方差模型 二、风险的测度 三、风险市场均衡

1、理解数学期望、方差的概念，并掌握它们的性质。 2、会计算随机变量函数的数学期望。 3、了解协方差、相关系数的概念

1、理解总体、个体和样本的概念； 2、了解经验分布函数和直方图的作法，知道格林汶科定理； 3、理解样本均值、样本方差和样本矩的概念并会计算；

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

第一节 线性回归模型概述 第二节 一元线性回归模型的参 第六节 异方差性 第七节 序列相关性 第八节 多重共线性

正态分布判别方法原理分析 中心极限定律:设X1,X2,…,Xn是相互独立同 分布的随机变量序列,具有数学期望和方差E(X)= ,D(X)=o2

随机变量的分布能全面反映随机变量取值 的概率分布情况，但实际问题中概率分布较 难确定，有时也无必要，不少问题只需知道 它的某些数字特征就够了。 在这些数字特征中，期望和方差是最基本又是 最重要的两个

一．填空题： 1． 设X1 , X2 ,Xn是独立同分布的随机变 量序列,且均值为 ,方差为 2  ,那么当 n充 分大时 , 近 似 有 X ~ 或

一、参数的假设检验 二、单个正态总体均值和方差的假设检验 三、两个正态总体参数的假设检验

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题