5.5观测值的权之先验确定和方差分量估计 5.5.1观测值的权之先验确定 权的一般概念

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

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

3.1 概述 3.2 线性差分方程模型 3.3 线性差分方程模型的最小二乘法 3.4 递推最小二乘估计 3.5 慢时变参数的实时递推估计

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

数字信号处理学科是随着半导体器件和计算机技术的发展而出现的，它将数字或符号表示的序列，通过计算机或专用的硬件处理设备，用数字的方式去处理，以得到人们所要求的信号形式。例如，对信号滤波，选择了信号的有用分量，而抑制了无用分量；或是估计信号的特征参数。总之，数字信号处理的内容丰富多彩，凡是用数字的方式对信号进行滤波、变换、估计、识别等，都是数字信号处理的研究对象。 1.1模拟信号的数字化处理过程 1.2 数字信号处理系统具有的特点 1.3 数字信号处理涉及的主要内容 1.4 数字信号处理的框架结构

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

一、点估计的概念 设X1,X2,…,Xn是取自总体X的一个样本,x1,x,,xn是相应的一个样本值.日是总 n 体分布中的未知参数,为估计未知参数,需构造一个适当的统计量 (x1,x2,,n) 然后用其观察值 0(x1,x2,…xn) 来估计θ的值

处理效应与选择难题 通过随机分组解决选择难题 依可测变量选择 匹配估计量的思想 倾向得分匹配 倾向得分匹配的Stata实例 偏差校正匹配估计量 双重差分倾向得分匹配 断点回归的思想 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归的Stata实例 处理效应模型

参数估计:当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时 ,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当 取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的 估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性。 参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法