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§1 点估计 §3 估计量的评选标准 §4 区间估计 §5 正态总均值与方差的区间估计 §6 (0--1)分布参数的区间估计 §7 单侧置信区间
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1、OLS估计量的概率分布 B的概率分布 首先,服从正态分布的随机变量的线性组合仍然 服从正态分布。 其次,B分别是的线性组合,因此B的概率分 布取决于随机误差项μ 因此在μ是正态分布的假设下,每一个B也 服从正态分布,其分布特征(密度函数)由其均值和方差唯 一决定
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自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想
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直觉概率分析:三门问题 直觉的形式化:概率空间 条件概率与贝叶斯定理 随机变量及其期望与方差
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为了得到投资者的最优投资组合,要求知道: 一、回报率均值向量 二、回报率方差-协方差矩阵 三、无风险利率 四、估计量和计算量随着证券种类的增加以指数级增加
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一、了解证券投资组合理论的含义及种类 二、掌握理性投资者的行为特征 三、掌握证券风险的含义及种类 四、掌握收益率的含义及计算 五、掌握马柯维茨均值——方差模型的含义及应用 六、了解资本资产定价模型的基本思想内容 七、了解套利定价模型的基本思想内容
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• 一、向量自回归模型定义 • 二、VAR的稳定性 • 三、VAR模型滞后期k的选择 • 四、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解 • 五、格兰杰非因果性检验 • 六、VAR与协整 • 七、实例
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请注意,本章的标题用了一些修辞手法,一般线性模型可不是用一章就可 以说清楚的,因为它包括的内容实在太多了。 那么,究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢?简而言之:凡是和方差 分析粘边的都可以用他来做。比如成组设计的方差分析(即单因素方差分析)
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 §8.1 假设检验  §8.2 正态总体均值的假设检验  §8.3 正态总体方差的假设检验  §8.6 分布拟合检验
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1. MATLAB中概率分布函数 2. 二项分布实验 3. 泊松分布实验 4. 二项分布与泊松分布关系实验 5. 连续型随机变量分布实验 6. 随机变量的均值与方差 7. 逆累积分布函数实验 8. 中心极限定理实验
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