1、OLS估计量的概率分布 B的概率分布 首先,服从正态分布的随机变量的线性组合仍然 服从正态分布。 其次,B分别是的线性组合,因此B的概率分 布取决于随机误差项μ 因此在μ是正态分布的假设下,每一个B也 服从正态分布,其分布特征(密度函数)由其均值和方差唯 一决定

方差分析的基本思想及应用条件 完全随机设计资料的方差分析 随机区组设计资料的方差分析 多个样本均数间的多重比较

χ2分布和拟合优度检验 完全随机设计下两组频数分布的χ2检验 完全随机设计下多组频数分布的χ2检验 配对设计下两组频数分布的χ2检验 χ2检验要注意的问题 四格表的确切概率法

任意两个随机变量X和Y的协方差,记为Cov(X,,定义为

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 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 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

信源及其分类 信源就是信息的来源 在一个固定的时刻,信源发出的是一个随机变量。 随着时间的延续,信源发出的是一个随机过程

由于统计量是由样本决定的,而在一 次具体的抽样之前,样本中的每一个分量 都是随机变量,所以,在一次具体的抽样 之前,统计量也是随机变量,也有自己的 分布我们称统计量的分布为

在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集

一、湍流流动的主要特点 （1)湍流流场具有完全不规则的瞬息变化的运动特征。 （2)湍流流场中,各种物理量都是随时间和空间变化的随机量。 （3)湍流流场中,流体微团的随机运动在足够长的时间内服从某种数学统计规律。空间点上任一瞬时物理量均可用平均值与脉动值之和来表示,即

一、白化滤波器及其物理可实现性 二、连续时间过程的均方滤波 三、离散时间过程的均方滤波