第一节 变异程度（离散程度）的指标 第二节 正态分布及应用 第三节 医学参考值范围 第一节 均数的抽样误差与标准误 第二节 总体均数的估计 第三节 假设检验的意义和步骤

在这一部分中,我们介绍若干常见的重要的随机变量弱相依 性的定义,建立各种混合序列的协方差的界,并讨论各个不同定义 间的关系,这些将给出于第一章中 在第二章中,我们给出混合序列部分和的某些矩的估计,它在 极限定理中扮演重要的角色,在许多定理的证明中常常是必不可 少的关键所在

第一部分 课程综述 第二部分 课程教学内容 第一章 绪论 第二章 统计数据的搜集与整理 第三章 数据分布特征的描述 第四章 时间数列分析 第五章 统计指数 第六章 抽样与抽样估计 第七章 假设检验 第八章 相关与回归分析 第九章 国民经济统计概述

一、序列相关性的概念——违反基本假设的定义及违反的原因 二、序列相关性的后果——违反基本假设会造成什么样的后果 三、序列相关性的检验——怎样诊断是否违反基本假设 四、具有序列相关性模型的估计——如何消除或减弱对基本假设的违反 五、案例

补救序列相关的基本思路 变换存在序列相关的模型,使变换后的新模 型具有无序列相关的随机误差项,这样新模 型满足基本假设,那么运用OLS进行估计以 及进行检验,就能得到理想可信的结果。 从随机误差项入手—变序列相关的随机误差 项为无序列相关的

鼻出血是鼻腔、鼻窦疾病常见 症状之一,也是某些全身性疾病或鼻 腔邻近结构病变的症状之一;鼻出血 属于急症,应在最短时间内确定其出 血部位,估计其出血量,判断其出血 原因,以便及时作出有效治疗

2.1一个人为的例子 一、家庭收入与家庭消费支出的关系 二、见P20-22 三、回顾一下定义: 回归是研究一个因变量对一个或多个自变量的依赖关系的过程,其用意在于通过后者的设定去估计或预测前者的均值(总体均值)

判断模型好坏的标准(AC. Harvey): 1.简约性(Parsimony) 2.可识别性(Identifiability)参数的估计唯一 3. Goodness of fit越高越好; 4.理论一致性(Theoretical consistency)与理论或常识要一致。如在消费函数中,可支配收入的系数一般为正; 5. Predictive power

概率论是研究随机现象统计规律的学问,它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计,是以概率论为基础,通过合理地获取随机现 象的少量数据资料,估计和检验反映随机现象的某种数字特征,或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问

■ Three Phenomena in Wireless Channel ■ Path loss and shadowing ■ Multipath fading ■ Stochastic characterization of multipath fading ■ Duality of multipath fading ■ WSSUS assumption on multipath fading ■ A review of propagation channel modelling