第1章绪论 第2章定量资料统计描述 第3章总体均数的区间估计和假设检验 第4章方差分析 第5章定性资料的统计描述 第6章总体率的区间估计和假设检验 第7章二项分布与泊松分布 第8章秩和检验 第9章直线相关与回归 第10章实验设计 第11章调查设计 第12章统计表与统计图

(一)最佳选择题 1.描述一组偏态分布资料的变异度,以()指标较好。 A.全距 B.标准差 C.变异系数 D.四分位数间距 E.方差 2.用均数和标准差可以全面描述()资料的特征。 A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布 D.对称分布

一、、假设检验的意义 所谓假设检验,就是对某一总体参数先作 出假设的数值;然后搜集样本资料,用这些样本 资料确定假设数值与样本数值之间的差异;最后 ,进一步判断两者差异是否显著,若两者差异很 小,则假设的参数是可信的,作出“接受”的结 论,若两者的差异很大,则假设的参数准确的可 能性很小,作出“拒绝”的结论

一、联立方程模型随机误差项方差—协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

本章内容: 1.最大似然原理; 2.用ML方法求解参数估计问题的步骤; 3.ML估计式的特性; 4.如何计算ML估计值的方差; 5.利用似然函数进行区间估计

随机变量的概率分布函数的基本性质:平均值、方差、协方 差矩阵、炬

通过本章学习掌握证券组合的收益与风险 衡量,掌握马柯维茨均值一方差理论,资本资 产定价理论,国际资本资产定价理论以及证券 投资组合绩效评价的理论

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题

3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计