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

第一节 测量和测量误差 第二节 不确定度及其概念 第三节 B类不确定度估算 第四节 直接测量结果与不确定度的估算 第五节 间接测量结果与不确定度的估算 第六节 有效数字与近似计算

第一节 测量和测量误差 第二节 不确定度及其概念 第三节 B类不确定度估算 第四节 直接测量结果与不确定度的估算 第五节 间接测量结果与不确定度的估算 第六节 有效数字与近似计算

2 .1 一元线性回归模型 2 .2 参数β0、β1的估计 2 .3 最小二乘估计的性质 2 .4 回归方程的显著性检验 2 .5 残差分析 2 .6 回归系数的区间估计 2 .7 预测和控制 2 .8 本章小结与评注

前面讨论的简单随机抽样和分层抽样，我们所关心的参 数都是单指标的，给出的估计量也是线性形式。这一章我们 将要讨论比较复杂的情况，我们关心的参数不再是单指标的 而是两个或两个以上的指标。此时，遇到的统计量不再是线 性形式，往往呈现出非线性形式，比如两个变量之比，或呈 现变量之间的回归关系

从区域化变量分布的稳健性角度,借鉴产品加工质量精度控制的理论,基于Johnson分布曲线族提出了一套非正态数据转换方法,并设计了转换流程.以SPSS和Surpac矿业软件为工具,通过实际案例分析了传统数据转换方法和Johnson转换方法的应用效果.实践证明,采用上述方法转化后的数据开展统计分析、变异函数模型的拟合及验证、克立格估计等工作,更容易满足稳健性要求,并能从本质上减小估计误差,提高估计精度

描述了协同区域化及协同区域化变量的概念,较详细地讨论了交叉矩及其性质(例如互协方差及互变异函数)。重点讨论了协同克立格法(包括协同克立格方程组及协同克立格方差等),给出了根据估计邻域内金和银的数据,并应用协同克立格法实例估计一个等估块段中金的平均含量

§6.1 点估计的几种方法 §6.2 点估计的评价标准 §6.3 最小方差无偏估计 §6.4 贝叶斯估计 §6.5 区间估计

第五部分多方程分析 第21章系统估计--讨论了方程系统的估计 第22章向量自回归和误差修正模型-向量自回归模型以及向量误差修正模型估计。给出检验非稳定变量之间协整关系的工具。 第23章状态空间模型和卡尔曼滤波----利用状态空间模型和卡尔曼滤波工具建立结构时间序列模型

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 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 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题