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• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

对经济定量分析的基本概念有初步的了解。 对现实的经济定量分析中最主要的方法一 一经典计量经济模型的经济理论基础和数 理统计基础有比较系统的认识。 对计量经济模型的基本流程有系统的认识。 对实际建模中常用的软件——TSP软件包有 初步的掌握

一个大型的公交公司： （1）年预算 2 亿元； （2）营业额与全部营运车辆的总里程 M 成正比，总里程 M 与车辆数 B、员工总人数 W、燃油总量 F的关系（统计分析而得的经验公式）是

一个大型的公交公司： （1）年预算 2 亿元； （2）营业额与全部营运车辆的总里程 M 成正比， 总里程 M 与车辆数 B、员工总人数 W、燃油总量 F 的关系（统计分析而得的经验公式）是

1.问题 人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一.认识人口数量的变化规律， 作出较准确的预报，是有效控制人口增长的前提.下面介绍两个最基本的人口模 型，并利用表 1 给出的近两百年的美国人口统计数据

第一章 建立数学模型 第二章 初等模型 第三章 简单的优化模型 第四章 数学规划模型 第五章 微分方程模型 第六章 稳定性模型 第七章 差分方程模型 第八章 离散模型 第九章 概率模型 第十章 统计回归模型

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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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