3.0 引言 3.1 参数估计 3.2 非参数估计 3.3 说明

一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、几个重要概念 二、几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 三、线性支出系统需求函数模型及其参数估计 四、几种需求函数模型系统 五、建立与应用需求函数模型中的几个问题

5.1 参数估计的基本内容 5.2 总体均值区间估计 5.3 两均值之差的区间估计 5.4 总体比例区间估计 5.5 总体标准差及方差的估计

1、理解参数估计的概念，熟练掌握点估计的矩估计法和极大似然估计法； 2、掌握估计量好坏的三个评选标准； 3、理解理解区间估计的概念，熟练掌握单个正态总体的均值和方差的置信区间；

一、参数估计在统计方法中的地位

从本章起我们开始介绍统计推断它是数理统计的一个重要组 成部分。所谓统计推断就是利用样本(子样)提供的信息对总体的 某些统计特性进行估计和判断,从而认识总体。统计推断分为两大 类,一类是参数估计,另一类是假设检验。本章介绍参数估计

第8章参数估计 一、参数的点估计 以总体参数的近似值作为其真值的估计

•极大似然法辨识概念 •动态系统模型参数的极大似然估计 •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •递推的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析