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统计推断包括参数估计和假设 检验,即通过样本统计量来估计和 检验总体的参数。统计推断的目的 在于认识未知的总体参数及其分布 特征

1.前端:PDW形成。 2.分选,参数估计,识别,威胁等级作战态势,决策。 3.数字接收机模糊了前后端的界限

统计学的目的不只是为了研究样本,而是要通过样本 的结果来推断其所属总体的特征。即统计推断问题。所谓 统计推断就是根据抽样分布律和概率理论,由样本结果 (统计数)对总体特征(参数)进行推论。试验研究所获 得的资料,通常是从样本得到的结果,而我们的目的是希 望知道样本所属总体的情况。因此,统计推断是科研工作 中的一个十分重要的工具。统计推断的基本内容有两个方 面,一个是进行统计假设测验,也叫差异显著性测验;另一 个是参数估计

布鲁金斯学会主席,美前总统经济顾问委员会主 席奥肯(Arthur Okun)根据美国1947-1960年 的数据,得到如下回归方程,称之为奥肯定律 y

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

本章内容: 1.最大似然原理; 2.用ML方法求解参数估计问题的步骤; 3.ML估计式的特性; 4.如何计算ML估计值的方差; 5.利用似然函数进行区间估计

第一节 抽样调查的基本概念 第二节 抽样误差 第三节 参数估计基本方法 第四节 抽样调查的组织形式及抽样估计

1点估计 设总体X的分布函数F(x,0)的形式为已知,O是待估参数 X1…Xn是X的一个样本,x1…x,是相应的样本值 点估计问题:

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题