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数理统计学
课程类型：
选修课
主讲教师：
薛晓峰
课程来源：
北京交通大学
建议学分：
3.00分
课程编码：
xtzx0948
课程介绍
课程目录
教师团队
一.统计量及其分布
s
1.总体个体与样本
（17分钟）
s
2. 经验分布函数
（9分钟）
s
3.统计量之均值
（16分钟）
s
4统计量之样本方差与原点矩
（12分钟）
s
5.次序统计量
（16分钟）
s
6.三大抽样分布之卡方分布
（20分钟）
s
7.三大抽样分布之F分布
（8分钟）
s
8.三大抽样分布之t分布
（13分钟）
s
9.充分统计量定义
（12分钟）
s
10.充分统计量之因子分解定理
（15分钟）
二.参数估计
s
1.参数估计的定义与无偏估计
（10分钟）
s
2.有效性
（14分钟）
s
3，矩估计
（11分钟）
s
4.弱相合性
（12分钟）
s
5.强相合性
（10分钟）
s
6.最大似然估计的定义
（12分钟）
s
7.最大似然估计的计算
（14分钟）
s
8.均方误差
（9分钟）
s
9.一致最小方差无偏估计的定义
（14分钟）
s
10.充分性原则
（18分钟）
s
11. C-R不等式
（18分钟）
s
12.贝叶斯统计学
（15分钟）
s
13.置信区间的定义与枢轴量
（15分钟）
s
14.单个正态总体的未知参数的置信区间
（12分钟）
s
15.两正态总体的未知参数的置信区间
（17分钟）
s
16.大样本置信区间
（8分钟）
三.假设检验
s
1假设检验基本概念
（10分钟）
s
2.势函数与两类错误
（22分钟）
s
3.UMP检验与N-P引理
（22分钟）
s
4.单个正态总体未知参数的假设检验
（24分钟）
s
5.两正态总体未知参数的假设检验
（14分钟）
s
6.指数分布与两点分布的假设检验
（13分钟）
s
7.大样本检验
（13分钟）
s
8.广义似然比检验法
（11分钟）
s
9.分类数据的分布拟合检验
（17分钟）
s
10.分布的拟合性检验
（17分钟）
s
11.列联表检验独立性
（18分钟）
s
12.正态性检验
（16分钟）
s
13.游程检验
（11分钟）
s
14.符号检验
（9分钟）
s
15.秩和检验
（16分钟）
s
16. p值简介
（17分钟）
四.方差分析和线性回归模型
s
1.单因子试验模型的定义
（13分钟）
s
2.单因子试验因子显著性检验
（9分钟）
s
3.重复数不等情形的单因子试验
（14分钟）
s
4.单重比较
（6分钟）
s
5.多重比较之T法
（11分钟）
s
6.多重比较之S法
（6分钟）
s
7. 方差齐性检验之Hartley检验
（7分钟）
s
8.方差齐性检验之Bartlett检验
（7分钟）
s
9.一元线性回归模型的定义与最小二乘估计
（22分钟）
s
10.回归方程显著性检验
（22分钟）
s
11.用回归方程做预测
（15分钟）
s
12. 多元线性回归模型的定义
（14分钟）
s
13.多元线性回归模型参数的线性组合的估计
（9分钟）
s
14.多元线性回归模型参数的线性相关检验
（11分钟）
s
15.线性回归框架下知识点回顾Part1
（13分钟）
s
16.线性回归框架下知识点回顾Part2
（12分钟）
京公网安备 11011502004263