一、变量的存储类型 对变量的定义需要给出两方面的属性: 数据类型指变量的名称、类型、取值范围和占据 :存贮空间的大小。如整型,实型,字符型等。 变量存在的时间(生存期)、作用范围 存储糙件中存放的地点(区域)。 变量定义的一般形式为:

10.1 地址和指针的概念 10.2 变量的指针和指向变量的指针变量 10.3 数组的指针和指向数组的指针变量 10.4 字符串的指针和指向字符串的指针变量 10.5 函数的指针和指向函数的指针变量 10.6 返回指针值的函数 10.7 指针数组和指向指针的指针 10.8 有关指针的数据类型和指针运算的小结

第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)

§5.1 虚拟变量模型 Dummy Variables Regression Models 一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则 §5.2 滞后变量模型 Lagged Variables Regression Models 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 §5.3 模型设定偏误问题 Model Specification Error(Bias) 一、模型设定偏误的类型 二、模型设定偏误的后果 三、模型设定偏误的检验

一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量问题的后果 四、工具变量法 五、工具变量法在EViews的实现 六、应用实例

一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的设置原则 三、虚拟变量的引入 四、虚拟变量的特殊应用 五、虚拟变量引入模型的作用

§5.1 虚拟变量模型 Dummy Variables Regression Models 一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则 §5.2 滞后变量模型 Lagged Variables Regression Models 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 §5.3 模型设定偏误问题 Model Specification Error(Bias) 一、模型设定偏误的类型 二、模型设定偏误的后果 三、模型设定偏误的检验

§4.3 多重共线性 Multicollinearity 一、多重共线性的概念 二、多重共线性的后果 三、多重共线性的检验 四、克服多重共线性的方法 五、例题 六、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 Random Explanatory Variables 一、随机解释变量问题 二、随机解释变量的后果 三、工具变量法 四、解释变量的内生性检验

一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的设置原则 三、虚拟变量的引入 四、虚拟变量的特殊应用 五、虚拟变量引入模型的作用

在实际应用中,有些随机现象需要同时用两个或两个以上的随机变量来描述例如,研 究某地区学龄前儿童的发育情况时,就要同时抽查儿童的身高H、体重W,这里,H和W 是定义在同一个样本空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童}上的两个随机变量.又如,考 察某次射击中弹着点的位置时,就要同时考察弹着点的横坐标X和纵坐标Y.在这种情况 下,我们不但要研究多个随机变量各自的统计规律,而且还要研究它们之间的统计相依关 系,因而还需考察它们的联合取值的统计规律,即多为随机变量的分布