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

第一节联立方程模型的概念 第二节识别问题(The identification problem) 第三节联立方程模型的估计

一、多元线性回归模型一般形式 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例

《随机模拟方法与应用 Stochastic Simulation Methods and Its Applications》教学资源（论文资料）01 POT模型在巨灾损失预测中的应用——基于MCMC方法的估计

一、屏蔽问题模型 二、直接模拟方法 三、简单加权法 四、统计估计法 五、指数变换法 六、蒙特卡罗方法的效率

二元信号波形检测模型 匹配滤波器 正交级数展开 波形信号检测

第一节 生存分析的基本概念 第二节 生存率的估计与生存曲线 第三节 生存曲线的统计检验 第四节、COX比例风险回归模型

5.1点估计 5.2区间估计概述 5.3区间估计的例子 5.4小样本与T分布 5.5总体比率的估计 5.6样本容量的问题 5.7两正态总体问题 5.8抽样的方法

10.1软件工程管理概述 10.2可行性研究 10.3成本估算技术 10.4软件项目的组织与计划 10.5软件质量保证 10.6软件能力成熟度模型

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的