自20世纪60年代以后,统计学的发展有三个明显的趋势:第一,随着数学的发展,统 计学依赖和吸收的数学方法越来越多;第二,向其他学科领域渗透,或者说以统计学为基 础的边缘学科不断形成。2003年度诺贝尔经济学奖授予两位著名计量经济学家罗伯特恩 格尔( RobertA. Engle和克莱夫格兰杰( Clive Granger)

本章主要讲述样本,总体,参数与参数空间;直方图与经验分布函数;统计 内容量,x2分布,t分布和F分布;分位数;正态总体的抽样分布等内容

第一节 总量指标 第三节 平均指标 第四节 标志变异指标 第二节 相对指标

第一节 统计学的几个基本概念 一.随机试验与随机事件 二.总体与样本 三.变量与资料 四. 误 差 五.频率与概率 第二节 统计工作的基本步骤 1.设计：design 2.资料搜集：collection of data 3.资料整理：sorting data 4.分析资料：analysis of data

参数估计:当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时 ,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当 取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的 估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性。 参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法

logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法

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

7.1变量间关系的度量 7.2一元线性回归分析 7.3利用回归方程进行估计和预测 7.4多元线性回归分析

• 总量指标 • 相对指标 • 平均指标 • 变异度指标

本章将分别介绍对次数资料、等级资料进行统计分析的方法。 第一节 x2统计量与x2分布 第二节 适合性检验 第三节 独立性检验