推论统计有两个基本内容：①假设检验；②参数估计。有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。随机变量的取值状态不同，其概率分布的形式也就不同。本章我们不仅要引出二项分布和正态分布这两个著名的概率分布，并且要将它们与抽样调查联系起来，以领会统计检验，并逐步拓宽其应用面

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

Keynes简化的线性函数形式为: Y=a+by Keynes提出其理论是在三十年代,当时 他主要是以个人的偶然的观察为依据 3五十年代后,经济学家为了检验这个假 说,对实际统计资料进行统计分析,在 此基础上总结出了几种新的消费函数形 式,相应提出了各种有关消费的假说

1问题 人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一认识人口数量的变化规律, 作出较准确的预报,是有效控制人口增长的前提下面介绍两个最基本的人口模 型,并利用表1给出的近两百年的美国人口统计数据,对模型做出检验,最后 用它预报2000年、2010年美国人口

在多元统计分析中,多元正态分布占有相当重要的地位。这是因为,许多随机向量服从正态分布, 或近似服从正态分布,而且目前对于多元正态分布已有一整套统计推断方法,并且得到了许多满意的结果。下面介绍多元正态总休参数的统计推断问题

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

第一节 一元线性回归模型的概念 第二节 模型参数的最小二乘估计 第三节 最小二乘估计量的统计性质及分布 第四节 一元线性回归模型的统计检验 第五节 一元线性回归模型的预测 第六节 案例分析

本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布

概率论是研究随机现象统计规律的学问，它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计，是以概率论为基础，通过合理地获取随机现 象的少量数据资料，估计和检验反映随机现象的某种数字特征，或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问

作为二十一世纪统计理论的三大发展方向之一，非参数统计是统计分析的重 要组成部分。可是与之很不相称的是他针对一般性统计分析的理论发展远远不及 参数检验完善，因而比较完善的可供使用的方法也不多。比如多组均数间的两两 比较，虽然已有好几种方法可资利用，但由于在理论上仍存在争议，几种权威的 统计软件（如 SAS 和 SPSS）均没有提供这方面的方法