前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值

第三单元期望的区间估计 一、学习目标 通过本课学习,弄明白区间估计的意义会求总体参数从的区间估计 二、内容讲解 1.区间估计的概念 对于总体的未知参数θ,不仅需要估计它的值,有时还要按给定的可靠程度 (置信度)估计它的误差范围

第三节 建设项目投资估算 一、估算作用 二、投资估算的阶段划分与精度要求 三、投资估算的内容 四、投资估算依据、要求与步骤 第四节 财务基础数据测算

§8.1 估计量的优劣标准 §8.2 获得估计量的方法——点估计 §8.3 区间估计 研究参数估计，要解决两个方面的问题： 1.怎样估计参数，即用什么样的办法对参数进行估计； 2.对估计出的参数值用什么标准衡量其优劣程度

1 最小二乘估计 / 3 2 极大似然估计 / 6 3 极大验后估计 / 8 4 最小方差估计 / 11 5 融合估计 / 15

二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量 X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息，但辅助变量的观察要比调查的指标 Y容易得多，那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计

本章将详细论述对数极大似然估计对象，说明其一般特征。并给出了一些可以使用该方法的具体的例子。 §8.1.1 极大似然估计的基本原理 §8.1.2 EViews极大似然对象概述 §8.1.3 似然说明 §8.1.4 极大似然估计量的计算方法 §8.1.5 估计 §8.1.6 LogL视图 §8.1.7 LogL过程 §8.1.8 问题解答 §8.1.9 限制

一、点估计 二、矩估计 三、最大似然估计 四、估计量的评选标准 五、区间估计 六、均值的估计 七、方差的估计

 软件工作量估算的特点  软件工作量估算困难的原因  估算的基本方法  功能点方法和COCOMO模型  估算技巧  过于乐观的估计  有原则的谈判

随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例