§1 参数的点估计 §2 估计量的评选标准 §3 参数的区间估计

2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计

二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法

在本讲中,我们将讨论不同于参数估计的另一类重要的统计推断问题.这就是根据样本的信息检验关于总体的某个假设是否正确.这类问题称作假设检验问题

最小方差无偏估计和有效估计是在某种意义下的最 优估计,两者既有区别又有密切的关系。如果求出 参数θ的一个估计量θ,判别其是否为最小方差无偏 估计或有效估计,显然具有重要的意义。倘若能直 接求出参数θ的最小方差无偏估计或有效估计,则 将更加令人满意,本节将研究这些问题

引言 上一讲,我们介绍了总体、样本、简单随机样本、统计量和抽样分布的概念, 介绍了统计中常用的三大分布,给出了几 个重要的抽样分布定理它们是进一步学习统计推断的基础

二、计算分析题 2某医院 表1 Logistic回归参数估计(模型1)

一、几个重要的消费函数模型及其参数估计 二、消费函数模型的一般形式 三、中国居民消费行为实证分析

• 几个重要概念 • 以要素之间替代性质的描述为线索的生产函数模型的发展 • 以技术要素的描述为线索的生产函数模型的发展 • 几个重要生产函数模型的参数估计方法 • 生产函数模型在技术进步分析中的应用 • 建立生产函数模型中的数据质量问题

第一节简单随机抽样概述 第二节参数估计 第三节样本容量的确定