8.1 面板二值选择模型 8.2 面板二值选择模型的随机效应估计 8.3 面板二值选择模型的固定效应估计 8.4 面板二值选择模型的Stata实例 8.5 面板泊松回归 8.6 面板负二项回归 8.7 面板计数模型的Stata实例 8.8 面板Tobit 8.9 面板随机前沿模型（选读）

7.1 长面板的估计策略 7.2 面板校正标准误 7.3 仅解决组内自相关的FGLS 7.4 全面FGLS 7.5 残差特性的检验 7.6 变系数模型 7.7 面板工具变量法（△） 7.8 豪斯曼-泰勒估计量（△） 7.9 动态面板

面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例

置信区间定义 置信区间的求法 单正态总体参数的区间估计

§1 投篮的出手角度 §2 水塔流量估计 §3 钢管订购和运输

根据相对误差限估算有效数字位举例 例:求5012的近似解,要求相对误差不超过 104,问应当精保留多少为有效数字?确到小数点后 第几位? 解:501/2的首位数字为7,由

◼ 7.1 参数估计的一般问题 ◼ 7.2 一个总体参数的区间估计 ◼ 7.3 两个总体参数的区间估计 ◼ 7.4 样本量的确定

第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础是什么?

点值估计 参数估计 区间估计 统计推断 假设检验：均数间的比较 比例、率的比较

2 假设检验 3 可信区间与假设检验的关系 4 STATA命令 1 区间估计