1.理解假设检验的基本思想和基本步骤；2.理解假设检验的两类错误及其关系；3.熟练掌握总体平均数、总体成数和总体方差的各种假设检验方法；4.利用P-值进行假设检验

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

5.1 两独立样本的Siegel-Tukey方差检验 5.2 两样本尺度参数的Mood检验 5.3 两样本及多样本尺度参数的Ansari-Bradley检验 5.4 两样本及多样本尺度参数的Fligner-Killeen检验 5.5 两样本尺度的平方秩检验 5.6 多样本尺度的平方秩检验

1、理解数学期望、方差的概念，并掌握它们的性质。 2、会计算随机变量函数的数学期望。 3、了解协方差、相关系数的概念

§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

§7.1 点估计 §7.2 基于截尾样本的最大似然估计 §7.3 估计量的评选标准 §7.4 区间估计 §7.5 正态总体均值和方差的区间估计 §7.6 (0－1)分布参数的区间估计 §7.7 单侧置信区间

1、理解显著性检验的基本思想，掌握显著性检验基本步骤和可能产生的两类错误； 2、掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验； 3、知道总体分布假设的

9.1 向量自回归理论 9.2 结构VAR(SVAR)模型的识别条件 9.3 VAR模型的检验 9.4 脉冲响应函数 9.5 方差分解 9.6 Johansen协整检验 9.7 向量误差修正模型(VEC)

1．理解总体、个体、简单随机样本和统计量的概念，掌握样本均值、样本方差及样本矩的计算

一、两点分布 三、泊松分布 四、均匀分布 二、二项分布 五、指数分布 六、正态分布