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

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计

统计推断问题可以分为两大类,一类是估计问 题,一类是假设检验问题.本章讨论总体参数 的点估计和区间估计 设总体X的分布函数的形式为已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体X的的一个 样本来估计总体未知参数的值的问题称为参数的点估计问题

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间 §3.4 多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间 §3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例 §3.6 受约束回归 一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

通过本项目学习，了解抽样推断的概念、特点和作用；掌握抽样误差和样本容量的计算；熟练掌握区间估计；能够确定必要的样本容量。 本项目主要任务： 1 抽样推断的一般问题 2 抽样误差 3 抽样估计 4 必要样本容量的确定 任务一 理解抽样推断的概念特点 了解抽样推断的基本形式 任务二 理解抽样误差的概念 掌握抽样误差的计算 任务三 了解抽样估计的类型 掌握区间估计的方法 任务四 理解样本容量的涵义 掌握样本容量的确定

第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

第一节 参数的最小二乘估计 第二节 单因素方差分析的最小二乘估计 第三节 二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节 二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计

本章讨论加权最小二乘估计，异方差性和自相关一致协方差估计，两阶段最小二乘估计（TSLS），非线性最小二乘估计和广义矩估计（GMM）。这里的大多数方法在“联立方程系统”一章中也适用

§6-1 船东出售旧船的决策 §6-2 营运价值与船价 船价和运费率 船价和租金的计算 §6-3 船价简略估算 1 用工业统计法估算船价 2 用船价指数法估算船价 3 用船价基数法估算船价 4 用比较法估算船价

本章讨论加权最小二乘估计,异方差性和自相关一致协 方差估计,两阶段最小二乘估计(TSL),非线性最小二乘 估计和广义矩估计(GMM)。这里的大多数方法在“联立方 程系统”一章中也适用