一、理解并能应用统计思想 二、熟练掌握常用方法: 三、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计等 四、了解其它统计方法的适用范围、限制条件等 1.1 随机现象与统计规律性 1.2 样本空间与事件 1.3 概率 1.4 概率的运算 1.5 独立性 1.6 全概公式

一、预测模型结构 二、预测模型的参数确定 三、预测模型的检验 四、用预测模型进行预测 五、预测结果的精确度

一般的抽象系统都包含有许多影响因素多种因素共同作用的结果 决定了系统的发展态势。我们希望从众多的因素中判断出,哪些是 主要因素、哪些是次要因素。这些属于系统分析的内容,数理统计 中的回归分析、方差分析、主成分分析等都可以用来进行系统分析 这些方法的不足之处是:

一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)

联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。但 是,经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并 且,内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和 推断更加复杂

以大兴安岭地区2000—2010年卫星火点数据为基础,运用逻辑斯蒂回归模型建立基于气象、植被、地形、社会经济和基础设施因子的林火预测模型,并划分火险等级。此外,基于火险区划对大兴安岭地区的林火监控与扑救效率进行评价分析

EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用

本章讨论加权最小二乘估计,异方差性和自相关一致协 方差估计,两阶段最小二乘估计(TSL),非线性最小二乘 估计和广义矩估计(GMM)。这里的大多数方法在“联立方 程系统”一章中也适用

第一节相关分析的意义和任务 一、相关关系的概念(注意相关关系与函数关系的区别) (一)函数关系 它反映着现象之间存在着严格的依存关系,也就是具有确定性的对应关系,这种关系可用一个数学表达式反映出来

第1章绪论 第2章定量资料统计描述 第3章总体均数的区间估计和假设检验 第4章方差分析 第5章定性资料的统计描述 第6章总体率的区间估计和假设检验 第7章二项分布与泊松分布 第8章秩和检验 第9章直线相关与回归 第10章实验设计 第11章调查设计 第12章统计表与统计图