一、点估计 二、矩估计 三、最大似然估计 四、估计量的评选标准 五、区间估计 六、均值的估计 七、方差的估计

随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

一、教学目的要求 1.了解参数估计的估计值、估计量。 2掌握矩估计法、最大似然估计法的原理及定义。 3理解顺序统计量法的定义。 二、教学方法 讲授法:讲解参数估计的估计值、估计量等概念、矩估计法、最大似然估计定义、顺序统计量法的定义

§8.1 估计量的优劣标准 §8.2 获得估计量的方法——点估计 §8.3 区间估计 研究参数估计，要解决两个方面的问题： 1.怎样估计参数，即用什么样的办法对参数进行估计； 2.对估计出的参数值用什么标准衡量其优劣程度

1 最小二乘估计 / 3 2 极大似然估计 / 6 3 极大验后估计 / 8 4 最小方差估计 / 11 5 融合估计 / 15

二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量 X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息，但辅助变量的观察要比调查的指标 Y容易得多，那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计

本章将详细论述对数极大似然估计对象，说明其一般特征。并给出了一些可以使用该方法的具体的例子。 §8.1.1 极大似然估计的基本原理 §8.1.2 EViews极大似然对象概述 §8.1.3 似然说明 §8.1.4 极大似然估计量的计算方法 §8.1.5 估计 §8.1.6 LogL视图 §8.1.7 LogL过程 §8.1.8 问题解答 §8.1.9 限制

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计

3.1概述 3.2人工工资标准的确定 3.3材料预算价格的确定

统计推断问题可以分为两大类,一类是估计问 题,一类是假设检验问题.本章讨论总体参数 的点估计和区间估计 设总体X的分布函数的形式为已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体X的的一个 样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题