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一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法
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本章主要介绍了有关经济指数的基本理论,包括指数的含 义、种类、用途、编制原则和方法、利用指数对经济现象 总变动中各影响因素的影响方向、影响程度、影响的增减 值进行详细分析的方法等
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一、非概率抽样聊 1、简单易行并且经济的获得晶的方法,不完使用非率样的最大问n用非都率抽样从总体中抽选单位可能会导激较大的偏整b在社调中非经常使用市研人员经扣非率抽样作为种省快的方法来代新率抽
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目的:进行组织芯片制作可行性探讨为快速、规范、简便、经济地进行各项科研工作提供一种新的技术方法。 方法:制作出组织芯片蜡块,进行HE、免疫组织化学和荧光原位杂交(FISH)染色,对组织芯片免疫组化与普通免疫组 化的结果进行比较。结果:各种染色切片上的组织芯基本符合观察需要,芯片免疫组化结果与普通免疫组化结果在 统计学上无显著性差异。结
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1.时间序列(ARIMA)模型回顾 时间序列分析方法由 Box-Jenkins (1976) 年提出。它适用于各种领域的时间序列分析。 时间序列模型不同于经济计量模型的两个特点是: (1)这种建模方法不以经济理论为依据,而是依据变量自身的变化规律,利用外推机制描述时间序列的变化
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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
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一、环境经济核算的进展 二、绿色GDP核算的思路和方法 三、环境经济评价对绿色GDP核算的支持 四、利用环境经济评价于绿色GDP核算所面临的问题
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导论 非参数分析的重要性 什么是非参数分析 (Nonparametric Analysis) 全局平滑法 (Global Smoothing) 非参数方法与机器学习 局部平滑法 (Local Smoothing)
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第二单元T检验与x2检验 一、学习目标 通过本课的学习,熟练掌握单正态总体方差未知时均值的检验方法(T检验 法),掌握单正态总体方差的检验方法(x检验法) 二、内容讲解 (T检验法)我们数理统计面对的是随机现象,面对的研究对象总体并不完全了 解,如期望未知,解决的方法有三个:
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教学目的: 通过本节内容的教学,使学生: 1、明确极大似然估计法是在总体分布类型已知的情况下的一种常 用的参数估计方法; 2、理解极大似然思想; 3、掌握求极大似然估计值的一般步骤,会求常见分布参数的极大 似然估计值
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