南京经济学院：数理统计与概率论教学资料_chap5 大数定律和中心极限定理(简介)

第一章 随机事件和概率 随机试验 样本空间、随机事件 频率和概率 古典概型 几何概型 概率的公理化结构 条件概率 事件的独立性 贝努里概型 第二章 离散型随机变量及其分布 随机变量的概念 一维离散型随机变量的分布律 二维离散型随机变量 离散型随机变量函数的分布律 第三章 连续型随机变量及其分分布函数 一维连续性随机变量及其分布 二维连续性随机变量及其分布 连续性随机变量函数的密度函数 第四章 随机变量的数字特征 数学期望 方差 协方差和相关系数 矩 几个重要随机变量的期望和方差 第五章 大数定律与中心极限定理 依概率收敛 大数定律 依分布收敛 中心极限定理

正态总体的均值和方差的推断 应用: 检验工业过程均值以确定过程是否处于控制之 下。 通过读取方差计算实验室仪器测量的精度。 预测区间和容忍区间是从一个总体中进行预测 估计的方法。 使用中心极限定理(CLT),在大样本情况下, 正态总体的均值的推断过程可以扩展到非正态 总体的均值推断上

蒙特卡罗法的思想与用途 蒙特卡罗法实例：模拟中心极限定理 蒙特卡罗法实例：服从卡方分布的扰动项 蒙特卡罗积分 最大模拟似然法与模拟矩估计 自助法的思想与用途 自助法的分类 使用自助法估计标准误 使用自助法进行区间估计 自助法的一致性(选读) 异方差情况下的自助法 面板数据与时间序列的自助法 自助法的Stata命令 使用自助法进行稳健的豪斯曼检验

2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例

概率论与数理统计是研究随机现象统计 规律性的学科.随机现象的规律性只有在相 同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出 来.也就是说,要从随机现象中去寻求必然 的法则,应该研究大量随机现象

第一章随机事件及其概率 第二章一维随机变量及其分布 第三章多维随机变量及其分布 第四章随机变量的数字持征 第五章数定律和中心极限定理 第六章数理统计基本知识 第七章参数估计 第八章假设检

第1章 事件与概率 第2章 一维随机变量 第3章 多维随机变量 第4章 随机变量的数学特征 第5章 极限定理初步 第6章 事件数理统计的基本概念与概率 第7章 假设检验和区间估计

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性 的学科. 随机现象的规律性只有在相同的条件下进 行大量重复试验时才会呈现出来. 也就是说，要从 随机现象中去寻求必然的法则，应该研究大量随机 现象

第一章 事件与概率 第二章 离散型随机变量 第三章 连续型随机变量 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 数理统计的基本概念 第六章 点估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析和回归分析