最小二乘法与最大似然法的关系 线性情况下的最小二乘估计 非线性情况下的最小二乘估计 约束情况下的最小二乘法 检验最小二乘法的拟合优度 应用最小二乘法处理分区数据 不等精度关联实验结果的并合问题

似然函数，最大似然估计量 指数与高斯概率密度函数的参数确定举 最大似然估计量的方差 不等精度观测结果的并合 解析法 蒙特卡罗法 RCF边界法 图解法

检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的χ2检验 样本、估计量与偏置 估计量的平均值、方差与协方差

二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法

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、模型的检验

主要内容： ◼ 成本概念 ◼ 成本函数 ◼ 贡献分析法及其应用 ◼ 盈亏平衡点分析法及其应用 ◼ 成本函数的估计 第一节 成本概念 第二节 成本函数 第三节 贡献分析法及其应用 第四节 盈亏分界点分析法 第五节 成本函数的估计 第六节 利润最大化条件

第一节 投资概念及其决策过程 第二节 货币的时间价值 第三节 现金流量的估计 第四节 资金成本的估计 第五节 投资方案的评价方法 第六节 投资决策原理和方法的运用

4.1 异方差性产生的背景和原因 4.2 一元加权最小二乘估计 4.3 多元加权最小二乘估计 4.4 自相关性问题及其处理 4.5 异常值与强影响点 4.6 本章小结与评注

基本概念与枢轴变量法 正态总体情形 双正态总体情形 单侧置信区间 非正态总体均值的区间估计

§1 参数的点估计 §2 估计量的评选标准 §3 参数的区间估计