- 1.洪永淼 概率論與統(tǒng)計學(xué) 引言
- 1.1 General methodology of morden
- 1.2 Roles of Econometrics
- 1.3 Illustrative Examples
- 1.4 Roles of Probability a
- 2.0 Foundation of Probabil
- 2.1 Random Experiments
- 2.2 Basic Concepts of Prob
- 2.3 Review of Set Theory
- 2.4 Fundamental Probabili
- 2.5 Methods of Counting
- 2.6 Conditional Probabili
- 2.7 Bayes Theorem
- 2.8 Independence
- 2.9 Conclusion
- 3.0 Random Variables and
- 3.1 Random Variables
- 3.2 Cumulative Distributi
- 3.3 Discrete Random Varia
- 3.4 Continuous Random Var
- 3.5 Functions of a Random
- 3.6 Mathematical Expectat
- 3.7 Moments
- 3.8 Quantiles
- 3.9 Moment Generating Fun
- 3.10 Characteristic
- 3.11 Conclusion
- 4.1 Important Probability
- 4.2 Discrete Probability
- 4.3 Continuous Probability
- 4.4 Conclusion
- 5.0 Multivariate Probability
- 5.1 Random Vectors and Jo
- 5.2 Marginal Distribution
- 5.3 Conditional Distribution
- 5.4 Independence
- 5.5 Bivariate Transformation
- 5.6 Bivariate Normal Dist
- 5.7 Expectations and Cova
- 5.8 Joint Moment Generation
- 5.9 Implications of Independence
- 5.10 Conditional Expectation
- 5.11 Conclusion
- 44.洪永淼 概率論與統(tǒng)計學(xué) 上期復(fù)習(xí)與本期導(dǎo)學(xué)
- 6.0 Introduction to Statistic
- 6.1 Population and Random
- 6.2 Sampling Distribution
- 6.3 Sampling Distribution
- 6.4 Student’s t-Distribution
- 6.5 Snedecors F Distribution
- 6.6 Sufficient Statistics
- 6.7 Conclusion
- 7.0 Convergences and Limits
- 7.1 Limits and Orders of
- 7.2 Motivation for Conver
- 7.3 Convergence in Quadra
- 7.4 Convergence in Probability
- 7.5 Almost Sure Convergen
- 7.6 Convergence in Distribution
- 7.7 Central Limit Theorem
- 8.1 Population and Distribution
- 8.2 Maximum Likelihood Es
- 8.3 Asymptotic Properties
- 8.4 Method of Moments and
- 8.5 Asymptotic Properties
- 8.6 Mean Squared Error Cr
- 8.7 Best Unbiased Estimat
- 8.8 Cramer-Rao Lower Boun
- 9.1 Introduction to Hypothesis
- 9.2 Neyman-Pearson Lemma
- 9.3 Wald Test
- 9.4 Lagrangian Multiplier
- 9.5 Likelihood Ratio Test
- 9.6 Illustrative Examples
- 10.1 Big Data Machine Le
- 10.2 Empirical Studies an
- 10.3 Important Features o
- 10.4 Big Data Analysis an
- 79.講座:概率論與統(tǒng)計學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用
課程簡介:
概率論與統(tǒng)計學(xué)是一門基礎(chǔ)課程,旨在培養(yǎng)學(xué)生對隨機(jī)事件和數(shù)據(jù)分析的理解和運(yùn)用能力。本課程主要包括概率論和統(tǒng)計學(xué)兩個方面的內(nèi)容。概率論部分主要涵蓋了概率空、隨機(jī)變量、概率分布、隨機(jī)過程等基本概念和理論,以及概率模型的建立和分析方法。統(tǒng)計學(xué)部分主要涵蓋了統(tǒng)計量、抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析等內(nèi)容,以及數(shù)據(jù)處理和分析方法。通過學(xué)習(xí)概率論與統(tǒng)計學(xué),學(xué)生將能夠理解和應(yīng)用概率和統(tǒng)計的基本理論和方法,從而解決實際問題和做出科學(xué)決策。
課程目標(biāo):
1.掌握概率論和統(tǒng)計學(xué)的基本概念和理論;
2.能夠運(yùn)用概率論和統(tǒng)計學(xué)的方法和工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和推斷;
3.培養(yǎng)邏輯思維、問題解決和科學(xué)決策能力;
4.為后續(xù)相關(guān)學(xué)科的學(xué)習(xí)和研究打下堅實的基礎(chǔ)。
教學(xué)內(nèi)容:
1.概率論:概率空間、隨機(jī)變量、概率分布、隨機(jī)過程等;
2.統(tǒng)計學(xué):統(tǒng)計量、抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、回歸分析等;
3.概率論與統(tǒng)計學(xué)在實際問題中的應(yīng)用。
教學(xué)方法:
本課程采用講授和實踐相結(jié)合的教學(xué)方法,包括教師講解、課堂討論、案例分析、實驗和數(shù)據(jù)分
概率論與統(tǒng)計學(xué)是一門重要的數(shù)學(xué)課程,旨在研究隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律性和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分析方法。在這門課程中,學(xué)生將學(xué)習(xí)以下內(nèi)容:
概率論:包括基本概念、隨機(jī)變量、概率分布、大數(shù)定律、中心極限定理等內(nèi)容。學(xué)生將了解隨機(jī)事件發(fā)生的可能性以及其規(guī)律性。
統(tǒng)計學(xué):包括描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計。描述統(tǒng)計主要涉及數(shù)據(jù)的收集、整理和展示,推斷統(tǒng)計則是通過樣本數(shù)據(jù)對總體進(jìn)行推斷,包括參數(shù)估計和假設(shè)檢驗等內(nèi)容。
概率論與統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用:這門課程還將介紹概率論和統(tǒng)計學(xué)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用,如生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、工程學(xué)等。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何利用概率論和統(tǒng)計學(xué)方法解決實際問題。
總的來說,概率論與統(tǒng)計學(xué)是一門理論與實踐相結(jié)合的課程,對于培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力、數(shù)據(jù)分析能力和問題解決能力具有重要意義。
