•极大似然法辨识概念 •动态系统模型参数的极大似然估计 •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •递推的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析

几个重要概念 几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 线性支出系统需求函数模型及其参数估计 几种需求函数模型系统 建立与应用需求函数模型中的几个问题

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7.1 参数估计的一般问题 7.2 一个总体参数的区间估计 7.3 两个总体参数的区间估计 7.4 样本量的确定

一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验

4.1 参数估计的基本原理 估计量与估计值 点估计与区间估计 评价估计量的标准 4.2 一个总体参数的区间估计 总体均值的估计 总体比率的估计 总体方差的估计 4.3 样本量的确定

⚫ 第一节 抽样与抽样分布 ⚫ 第二节 参数估计基本方法 ⚫ 第三节 总体均值和总体比例的区间估计

参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

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

7.2点估计的评价标准 对于同一个未知参数,不同的方法得到的估计量可能不同,于是提出问题 1.应该选用哪一种估计量? 2.用何标准来评价一个估计量的好坏? (1)无偏性 (2)有效性 (3)致性