双变量计量资料:每个个体有两个变量值 总体:无限或有限对变量值 样本:从总体随机抽取的n对变量值 (,Y1),(2,Y2),(XnYn) 目的:研究和Y的数量关系 方法:回归与相关 简单、基本直线回归、直线相关

基本概念 采样理论( sampling theory)是指如何进行试样 采集的数学统计理论。怎样通过局部采样在统计 意义上尽可能代表总体,是采样理论和方法所研 究的内容。分析化学中常用的采样方法包括固体 物质的采样方法、动态过程的采样方法和质量检 验的采样方法。 采样常数(sampling constants)为表征实验室样 本的均衡性,或考虑样本的分隔效应, Ingamell和 Visman分别定义了几个采样常数,以便更好的描 述采样特征

EViews的对象(序列、组、方程等)可以用图、表、文本等形式表现 出来。这些视图是动态的,即当基础对象或活跃的样本变化时其展现形式 也会发生变化。 为防止视图随着对象的改变而改变,人们常将当前的视图保护起来。 在 EViews中这要靠 freezing(固化)来实现。固化一个视图将产生一个对象 (这个对象是该视图内容的“瞬象”)。原始视图的多样化产生了不同的 对象类型:固化一个图相当于建了一个图对象,固化一个表相当于建了一 个表对象,固化一个文本相当于建了一个文本对象

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2.1随机过程的基本概念和例子 定义2.1.1:设(,F,P)为概率空间,T是某参数集,若对每一个t∈T,(tw 是该概率空间上的随机变量,则称X(t,w)为随机过程(Stochastic Process 随机过程就是定义在同一概率空间上的一族随机变量。随机过程X(tw)可 以看成定义在TxQ上的二元函数,固定wo∈Ω,即对于一个特定的随机试验, 称X(t,wo)为样本路径(Sample Path),或实现(realization),这是通常所观测到的 过程;另一方面,固定t∈T,X(to,w)是一个随机变量,按某个概率分布随机 取值

一、关于总体与样本 总体根据一定目的确定的所要研究对象的全体称为总体或母体;

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