第4.1节 数理统计学中的基本概念 第4.2节 分布密度的近似求法 第4.3节 期望与方差的点估计 第4.4节 期望、方差的区间估计及Excel实现 第4.5节 点估计法

一、屏蔽问题模型 二、直接模拟方法 三、简单加权法 四、统计估计法 五、指数变换法 六、蒙特卡罗方法的效率

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计

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

一、矩估计法 二、极大似然估计法

 矩估计(The Method of Moments)  极大似然估计（The Method of Maximum Likelihood）  估计量的评选标准  区间估计

5.1 比估计及其性质 5.2 分层抽样中的比估计

一、点估计 二、估计量的评选标准 三、区间估计 四、正态总体均值与方差的区间估计

一、教学目的要求 1.了解参数估计的估计值、估计量。 2掌握矩估计法、最大似然估计法的原理及定义。 3理解顺序统计量法的定义。 二、教学方法 讲授法:讲解参数估计的估计值、估计量等概念、矩估计法、最大似然估计定义、顺序统计量法的定义

一、理解点估计的概念。 二、了解最大似然法和估计量的评价标准。 三、会用矩估计法求总体均值与方差的估计量