- 1.洪永淼 概率论与统计学 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 概率论与统计学 上期复习与本期导学
- 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.讲座:概率论与统计学在经济学中的应用
课程简介:
概率论与统计学是一门基础课程,旨在培养学生对随机事件和数据分析的理解和运用能力。本课程主要包括概率论和统计学两个方面的内容。概率论部分主要涵盖了概率空、随机变量、概率分布、随机过程等基本概念和理论,以及概率模型的建立和分析方法。统计学部分主要涵盖了统计量、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等内容,以及数据处理和分析方法。通过学习概率论与统计学,学生将能够理解和应用概率和统计的基本理论和方法,从而解决实际问题和做出科学决策。
课程目标:
1.掌握概率论和统计学的基本概念和理论;
2.能够运用概率论和统计学的方法和工具进行数据分析和推断;
3.培养逻辑思维、问题解决和科学决策能力;
4.为后续相关学科的学习和研究打下坚实的基础。
教学内容:
1.概率论:概率空间、随机变量、概率分布、随机过程等;
2.统计学:统计量、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等;
3.概率论与统计学在实际问题中的应用。
教学方法:
本课程采用讲授和实践相结合的教学方法,包括教师讲解、课堂讨论、案例分析、实验和数据分
概率论与统计学是一门重要的数学课程,旨在研究随机现象的规律性和统计数据的分析方法。在这门课程中,学生将学习以下内容:
概率论:包括基本概念、随机变量、概率分布、大数定律、中心极限定理等内容。学生将了解随机事件发生的可能性以及其规律性。
统计学:包括描述统计和推断统计。描述统计主要涉及数据的收集、整理和展示,推断统计则是通过样本数据对总体进行推断,包括参数估计和假设检验等内容。
概率论与统计学的应用:这门课程还将介绍概率论和统计学在各个领域的应用,如生物学、经济学、工程学等。学生将学习如何利用概率论和统计学方法解决实际问题。
总的来说,概率论与统计学是一门理论与实践相结合的课程,对于培养学生的逻辑思维能力、数据分析能力和问题解决能力具有重要意义。