当试验的处理数目K≥3时,不能直接应用t测验及u测验 的两两测验方法进行平均数假设测验的原因有三: 1.当有K个处理平均数时,将有[k(k-1)]/2个差数, 要对这诸多差数逐一进行比较测验,程序实为繁琐。 2.试验误差估计的精确度要受到损失。 3.两两测验的方法会随着K的增加而大大增加犯α错误 的概率

第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

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

第1章绪论 第2章定量资料统计描述 第3章总体均数的区间估计和假设检验 第4章方差分析 第5章定性资料的统计描述 第6章总体率的区间估计和假设检验 第7章二项分布与泊松分布 第8章秩和检验 第9章直线相关与回归 第10章实验设计 第11章调查设计 第12章统计表与统计图

(一)最佳选择题 1.描述一组偏态分布资料的变异度,以()指标较好。 A.全距 B.标准差 C.变异系数 D.四分位数间距 E.方差 2.用均数和标准差可以全面描述()资料的特征。 A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布 D.对称分布

一、、假设检验的意义 所谓假设检验,就是对某一总体参数先作 出假设的数值;然后搜集样本资料,用这些样本 资料确定假设数值与样本数值之间的差异;最后 ,进一步判断两者差异是否显著,若两者差异很 小,则假设的参数是可信的,作出“接受”的结 论,若两者的差异很大,则假设的参数准确的可 能性很小,作出“拒绝”的结论

一、联立方程模型随机误差项方差—协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

本章内容: 1.最大似然原理; 2.用ML方法求解参数估计问题的步骤; 3.ML估计式的特性; 4.如何计算ML估计值的方差; 5.利用似然函数进行区间估计

随机变量的概率分布函数的基本性质:平均值、方差、协方 差矩阵、炬

通过本章学习掌握证券组合的收益与风险 衡量,掌握马柯维茨均值一方差理论,资本资 产定价理论,国际资本资产定价理论以及证券 投资组合绩效评价的理论