◼ 问题的提出 ◼ 一室模型的给出 ◼ 一室模型假设 ◼ 一室模型建立 ◼ 一室模型参数估计 ◼ 改进后的参数估计 ◼ 对实际问题的模拟

13.1 IS-LM-FE模型的一些假设 13.1.1市场的分类 (1)产品市场;(2)货币市场;(3)非货币资产市场。 13.1.2 IS-LMFE模型的构造步骤

6.1概 例: 飞机的最大速度有设计标准450m/s 检验进口钢板平均厚度定为5mm 我国出口一批罐头,标称重量500g,据以往经验, 标准公差为20g;现抽100罐,x=505g,问是否可 以认为合乎标准?

一、回归常识：概念公式，参数估计，假设检验 二、结构方程模型：图示，概念，公式 三、DASC操作：创建一个自己的结构方程模型 四、确定性算法：LISREL,PLS, 约束最小二乘解 五、多层多对象模型：图示，算法，DASC实现 六、构思完成论文：使用DASC创建一个SEM

• 回归分析概述 • 双变量线性回归模型的参数估计 • 双变量线性回归模型的假设检验 • 双变量线性回归模型的预测 • 实例

1.1 绪论 1.2 金属材料的塑性性质 1.2.1 低碳钢的简单拉伸试验 1.2.2 静水压力试验 1.3 塑性变形的物理基础 1.4 轴向拉伸的塑性失稳 1.5 塑性行为的简化 1.5.1 关于材料塑性行为的基本假设 1.5.2 应力-应变曲线的理想化模型 1.5.3 强化模型

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

第一节 生物统计简介 第二节 参数估计和假设检验 第三节 统计模型 第四节 高维统计方法 第五节 统计学习基础 第六节 统计因果推断