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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
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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
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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
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任意两个随机变量X和Y的协方差,记为Cov(X,,定义为
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§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
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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
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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
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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
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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
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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
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