5.2.1 最大似然载波相位估计 5.2.4 面向判决环

 5.1 图像退化的数学模型  5.2 噪声模型  5.3 噪声估计  5.4 退化函数估计  5.5 无约束图像恢复  5.6 有约束图像恢复

• 1. 图像退化/复原过程的模型 • 2. 图像噪声的空间和频率特性 • 3. 图像噪声参数的估计及空间滤波复原 • 4. 线性位置不变系统退化函数的估计 • 5. 逆滤波 • 6. 维纳滤波 • 7. 约束最小二乘滤波 • 8. L0 Regularized平滑滤波

一、狭义的工具变量法（IV） 二、间接最小二乘法(ILS) 三、二阶段最小二乘法(2SLS) 四、三种方法的等价性证明 五、简单宏观经济模型实例演示 六、主分量法的应用 七、其它有限信息估计方法简介 八、k级估计式

第一节 两总体大样本假设检验 第二节 两总体小样本假设检验 第三节 配对样本的假设检验 第四节 双样本区间估计

 基本概念与枢轴变量法  正态总体情形  双正态总体情形  单侧置信区间  非正态总体均值的区间估计

问题的提出 在前述基本假定下OLS估计具有BLUE的优 良性。 然而实际问题中,这些基本假定往往不能 满足,使OLS方法失效不再具有BLUE特性 估计参数时,必须检验基本假定是否满足 ,并针对基本假定不满足的情况,采取相 应的补救措施或者新的方法

问题的提出 在前述各章中我们假定随机扰动项服从均值=0,方差 等于(常数),独立同分布。但是,并没有假定随机扰 动项服从何种具体的分布。 由于没有假定服从何种具体的分布,因而无法计算随 机扰动项取不小于某值的概率,因而也无法计算估计量 取某种值的概率,也就无法对统计量进行假设检验和进 行区间估计

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

一、谱分析方法概述 二、自回归滑动平均模型 三、自回归谱的建模与估计 四、谱估计综合举例