一、市场调查数据分析的基本方法 二、假设检验法 三、方差分析法 四、聚类分析法 五、判别分析法

§2.1一维随机变量及分布列 §2.2多维随机变量、联合分布列和边际分布列 §2.3随机变量函数的分布列 §2.4数学期望的定义及性质 §2.5方差的定义及性质 §2.6条件分布与条件数学期望

1检验的基本思想,掌握假设检验的基本步骤,了解假设检验可能产生的两种错误。 2了解单个与两个正态总体的均值与方差的假设检验

在无码间串扰时,若存在加性噪声,判决电路也 可能造成错判。 在无码间串扰的基带系统中,设信道噪声是平稳 高斯白噪声,因为接收滤波器是线性网络,故判决 电路输入噪声也是一个平稳高斯白噪声,假设其均 值为0,方差为2,判决门限为Va,且采用双极性 基带信号,则: 将“1”错判为“0”的漏报概率为:

第五课(1)期望收益与风险 英国的历史收益率 一、股票市场 一平均收益率:17.9% 一标准差:28.4% 二、长期国债 平均收益率:8.8% 一标准差:14.9%

第一节误设定 第二节多重共线性 第三节异方差性

教学目的:了解随机变量数字特征这个概念引入的必要性,掌握如下数字特征的定义:数学期望,方差, 协方差,矩,相关系数。知道各种数字特征所表达的实际意义,了解它们之间的联系与区别,各自的使用 范围与领域。掌握协方差矩阵,并了解其在多元统计分析中的重要地位

在上一章,为了得到投资者的最优投资组合,要求知道: 1、回报率均值向量 2、回报率方差-协方差矩阵 3、无风险利率 估计量和计算量随着证券种类的增加以指数级增加

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