中南大学：《应用统计》PPT电子教案_二元方差分析

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

5.1 有限元素方法的基本思想 5.2 二维场的有限元素法 5.3 有限元素法与有限差分法的比较

7.1一般介绍 7.2一阶双曲型方程的差分求解法 7.3一阶双曲型方程的特征线求解法 7.4一阶双曲型方程的线上求解法 7.5二阶椭圆型方程的差分求解法 7.6二阶椭圆型方程的有限元求解法 7.7二阶椭圆型方程的加权残差求解法 7.8二阶抛物型方程的差分求解法 7.9二阶抛物型方程的线上求解法 7.10二阶双曲型方程的特征线求解法

第9章随机事件与概率 第七单元方差 一、学习目标 通过本节课的学习,认识方差是随机变量取值的离散程度的反映.学会方差 的定义及其性质,会进行方差的计算. 二、内容讲解

2.4.1 差放的偏置、输入和输出信号及连接方式 2.4.2 基本共射差放理想对称时的大信号特性与非线性失真

第二单元T检验与x2检验 一、学习目标 通过本课的学习,熟练掌握单正态总体方差未知时均值的检验方法(T检验 法),掌握单正态总体方差的检验方法(x检验法) 二、内容讲解 (T检验法)我们数理统计面对的是随机现象,面对的研究对象总体并不完全了 解,如期望未知,解决的方法有三个:

第8章数据处理 第二单元直方图 一、学习目标 了解用直方图的方法处理数据. 二、内容讲解 当数据很多的时候,如何来处理数据?这包括两个方面的问题:从一个角度 来说,若数据很多,计算数据的平均数和方差是很麻烦的,或者说不必要计算精确 的特征数;第二个问方面,我们不满足计算数据的特征数,我们还要知道数据的全 貌

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