2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例

第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型

试验 为了研究随机现象,就要对客观事物进行观察.观察的过程称为试验. 概率论里所研究的试验有下列特点: 在相同的条件下试验可以重复进行; (2)每次试验的结果具有多种可能性,而且在试验之前可以明确试验的所有可能结果; (3)在每次试验之前不能准确地预言该次试验将出现哪一种结果

假设检验的概念 任何一个有关随机变量未知分布的假设称 为统计假设或简称假设.一个仅牵涉到随机 变量分布中几个未知参数的假设称为参数 假设.这里所说的\假设\只是一个设想,至于 它是否成立,在建立假设时并不知道,还需 进行考察. 对一个样本进行考察,从而决定它能否合理 地被认为与假设相符,这一过程叫做假设检 验.判别参数假设的检验称为参数检验.检 验是一种决定规则,通过一定的程序作出是 与否的判断

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

一、源分布抽样过程 二、空间、能量和运动方向的随机游动过程 三、记录贡献和分析结果过程 四、核截面数据的引用 五、蒙特卡罗程序结构 六、作业

在不同的蛋白质分子中,氨基酸有着特定的排列顺序,这种特定的排列 顺序不是随机的,而是严格按照蛋白质的编码基因中的碱基排列顺序决定 的。基因的遗传信息在转录过程中从DNA转移到mA,再由mRNA将这 种遗传信息表达为蛋白质中氨基酸顺序的过程叫做翻译。翻译的过程也就是 蛋白质分子生物合成的过程,在此过程中需要200多种生物大分子参加,其 中包括核糖体、mRNA、tRNA及多种蛋白质因子

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

1.股价过程 2.BSM随机微分方程 3.风险中性定价 4.B-S期权定价公式 5.标的资产支付连续红利情况下的期权定价 6.欧式指数期权、外汇期权和期货期权

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统，具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此，针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点，提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先，建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后，依据逆向云发生器原理，将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云，用于表征各健康状态指标的重要程度.最后，运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断，得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法，对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断，极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性