1、参数OLS估计的方差增大 2、t检验失效,不能拒绝H0的可能僧大常常犯纳伪错误 3、降低预测

为了研究线性方程组近似解的误差估计 和迭代法的收敛性,我们需要对R(n维 向量空间)中的向量或R∞中矩阵的“大 小”引入一种度量,—一向量和矩阵的范 数

由定义可见,我们是以最大风险的大小作为衡量 决策函数好坏的准则。因此,使最大风险达到最小的 决策函数是考虑到最不利的情况,要求最不利的情况 尽可能地好。也就是人们常说的从最坏处着想,争取 最好的结果。它是一种出于稳妥的考虑,也是一种偏 于保守的考虑

所谓偶发事件,是指在班级日常学习、生活中发生的事先没 有估计到的,出人意外的一些事件。(这不派除偶发事件的必然 因素),并不是所有的偶然事件都是偶然的,意料之外的。 即使是优秀的班级也难避免偶发事件的发生

1.学会应用并解释时间相关数据的图表。 2.估计并讨论疾病的超额死亡率。 3.讨论死亡率资料的优势及缺陷，分析并解释由外因所致的死亡模型。 4.学会应用并分析散点图

一、教学目的要求 经济学理论描述经济变量之间的关系,却没有提供这种关系的具体函数形式。经典 的线性和非线性模型都假定经济变量的函数关系已知,往往会导致在模型设定上存在误 差.非参数模型是不对未知的函数和统计分布作任何具体的假定,而是通过样本数据获 得函数关系的估计,模型更客观地拟合实际经济问题

眼图是估计系统性能的一种实验手段。其具体做 法是:用示波器接在接收滤波器的输出端,然后调 整示波器的水平扫描周期,使之与接收码元的周期 同步,此时,可在示波器上显示出像人眼一样的图 形,通过它可以观察出码间串扰和噪声的影响。 眼图可简化为图示模型:

针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题，提出一种用户属性感知的边缘缓存机制。首先，利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度，进而估计本地流行内容，然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存，并根据用户偏好的变化，将之实时更新。为进一步减少传输时延，根据用户偏好构建兴趣社区，在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力，选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户。结果表明，所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法，在提高缓存命中率、降低传输时延的同时，增强了用户体验质量

一、单基因病的概念 二、系谱常用符号及系谱分析 三、各种单基因病的系谱特征 四、AD的各种类型 五、影响单基因病发病风险的因素 六、单基因病发病风险的估计

第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布 第七节分布参数的估计和检验