§11.1 数据的收集 §11.2 数字特征描述(估计) §11.3 分布状态描述——频数直方图 §11.4 排列图、因果分析图、趋势图

《概率论与数理统计》课程教学资源（复习课PPT）第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验

第一节有关基本概念 第二节样本统计量的抽样分布 第三节抽样误差 第四节抽样估计

单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

重庆工商大学：《统计学》课程教学课件（PPT讲稿）第9章 抽样与抽样估计

重庆工商大学：《统计学》课程授课教案（讲义）第九章 抽样与抽样估计

《统计学》课程教学资源（阅读案例）第五章案例2 对大学毕业生工薪的抽样估计

重庆大学数学与统计学院：《数值分析 Numerical Analysis》课程教学讲义_16_车速估计模型

第一节 抽样调查方案 第二节 常用抽样方法的统计分析 第三节 样本容量的估计

中国人民大学：《非参数统计》课程教学资源（教案讲义，综合版）第八章 非参数密度估计技术