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

§6.4 联立方程模型的估计 The Estimation of the Simultaneous￾Equations Econometric Model §6.5 联立方程计量经济学模型若干问题的讨论 一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、联立方程模型的检验

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

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

海南大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（教案讲义）ch7 参数估计 第二讲 区间估计、正态总体均值与方差的区间估计

海南大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（教案讲义）ch7 参数估计 第一讲 点估计、基于截尾样本的最大似然估计、估计量的评选标准

§7.1 参数估计的一般问题 §7.2 一个总体参数的区间估计 §7.3 两个总体参数的区间估计 §7.4 样本容量的确定

一、矩估计法 二、极大似然估计法

一、区间估计的基本概念 二、典型例题 三、小结

一、基本概念 二、基于截尾样本的最大似然估计 三、小结