一、联立方程模型随机误差项方差一协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

第8章参数估计 一、参数的点估计 以总体参数的近似值作为其真值的估计 二、估计优良性的判别标准 无偏性有效性一致性充分性 三、常用的点估计量 1样本均值2样本方差3样本比率

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

第一章随机事件及其概率. 第二章随机变量及其布 第三章多维随机变量及其 第四章随机变量的数字特征 第五章大数定律和中心极限定理 第六章数理统计的基本概念 第七章参数估计 第八章假设检验 第九章方差分析和回归分析

研究的主要问题：1有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法多处理的正态总体参数估计和均值比较。2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法回归分析和相关分析

一、差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t0表示第一周期初, t1表示第二周期初等。记yt为变量y在时刻t时的取值,则 称△yt=yt+1-y为yt的一阶差分,称 为的二阶差分。类似地,可以定义y的n阶差分。 由t、y及y的差分给出的方程称为y差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成 不显含差分的形式

差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t=0表示第一周期初, t=1表示第二周期初等。记y为变量y在时刻t时的取值,则 称43为y的一阶差分,称为的二阶差分。类似地,可以定义y的m阶差分。 由ty1及y的差分给出的方程称为y1差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成不显含差分的形式

第一节 差分方程的基本知识 第二节 差分方程常用解法与性质分析 第三节 差分方程建模举例

8.1差错控制编码的基本概念 8.1.1差错控制方式 图8-1差错控制系统

一、差分的概念 二、差分方程的概念 三、常系数线性差分方程解的结构 四、小结