一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念 定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量

一、二维离散型随机变量函数的分布 设(X,Y)是二维离散型随机变量,g(x,y)是二元连续函数,则Z=g(X,)为一元离散型随机变量

前面我们讲了参数估计,但在很多场合下我们并不需要对参数进行估计,而是要对总体的分 布或参数作某种检验,这就是我们假设检验要解决的问题

假设检验的基本思想和方法 假设检验的一般步骤 假设检验的两类错误 双侧假设检验与单侧假设检验

单个正态总体均值的假设检验 单个正态总体方差的假设检验

1、了解自发过程的共同特征，明确热力学第二定律的意义。 2、明确从卡诺热机得出克劳修斯原理和熵函数的逻辑性，从而理解克劳修斯不等式的重要性与熵函数的概念。 3、熟记并理解 S、A、G 的定义与各热力学函数间的关系。 4、明确利用热力学函数在特定条件下作为过程方向和限度的判据，熟练 Δ S 和 Δ G 的计算与应用。 5、了解熵的统计意义和热力学第三定律、规定熵的意义、计算及应用。 6、初步了解不可逆过程热力学关于熵流和熵产生等基本内容

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

贝叶斯估计的思想 贝叶斯定理 贝叶斯估计的一个例子 基于后验分布的统计推断 先验分布的选择 多元回归的贝叶斯分析 马尔可夫链蒙特卡罗法