第二章+计量经济学的统计学基础

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1、第二章计量经济学的统计学基础——复习数理统计学问题的提出首先,假定现在开始选学《计量经济学》课程的同学们都已经学习过《数理统计学》了。即便通过了《数理统计》的学分考试,也意识到数理统计学在大学的数学基础课教学中,属于比较困难的一部分。况且,同学们对《数理统计》的掌握可能不是很完备的。其次,大多数人对数学公式、数学符号的健忘,也提醒我们在进一步讨论计量经济学内容之前,必须对数理统计学的基本内容进行一些温习与回顾。解决问题的思路1.恳请同学们将数理统计学的书籍拿出来进行复习。2.在老师讲授的内容的同时,加强回顾,多思考,多提问。3.掌握Windows9

2、x以及Office的应用,为毕业论文和大四谋业面试打下坚实的基础。4.熟悉Internet的使用,逐步养成通过网络了解世界与世界同步。主要内容第一节总体、样本和随机函数第二节对总体的描述——随机变量的数字特征第三节对样本的描述——样本分布的数字特征第四节随机变量的分布——总体和样本的连接点第五节通过样本,估计总体(一)——估计量的特征第六节通过样本,估计总体(二)——估计方法第七节通过样本,估计总体(三)——假设检验数理统计学在计量经济学中的地位事实上不懂得数理统计学就不可能学习和研究计量经济学。数理统计学是计量经济学的基础,它为计量经济学提供了唯

3、一而有效的方法。此外,从某种意义上来说,计量经济学就是使数理统计学在建立经济模型中得以应用的一门科学。复习数理统计学必须注意建议同学们将已经学过的《西方经济学》、《数理统计学》、《线性代数》和《Windows》进行一次认真地复习。复习时,注重西方经济学的宏观部分,注重数理统计学学科体系的逻辑结构分析、注重数理统计方法的阐述、注重数理统计公式、定义和定理的内在涵义及其相互关系,注重线性代数的求逆和相似形部分,注重Windows的基本操作部分。在今后的学习中,注意经济学基本理论及其应用,注意数理统计学基础与计量经济学的联系与活用,注意线性代数与统计量的

4、计量与检验。第一节总体、样本和随机函数四个基本定义与数理统计学的逻辑结构一、随机变量的分布二、二元随机变量三、独立性四、随机变量函数和分布四个基本定义与数理统计学的逻辑结构总体和个体样本和样本容量随机变量统计量数理统计学的逻辑结构总体(集合)和个体(构成集合的元素)研究对象的全体称为总体或母体,组成总体的每个基本单位称为个体。注意:(1)按组成总体个体的多寡分为:有限总体和无限总体;(2)总体具有同质性:每个个体具有共同的观察特征,而与其它总体相区别;(3)度量同一对象得到的数据也构成总体,数据之间的差异是绝对的,因为存在不可消除的随机测量误差;(

5、4)个体表现为某个数值是随机的,但是,它们取得某个数值的机会是不同的,即它们按一定的规律取值,即它们的取值与确定的概率相对应。样本和样本容量总体中抽出若干个个体组成的集体称为样本。样本中包含的个体的个数称为样本的容量,又称为样本的大小。注意:抽样是按随机原则选取的,即总体中每个个体有同样的机会被选入样本。随机变量根据概率不同而取不同数值的变量称为随机变量(RandomVariable)。注意:(1)一个随机变量具有下列特性:RV可以取许多不同的数值,取这些数值的概率为p,p满足:0<=p<=1。(2)随机变量以一定的概率取到各种可能值,按其取值情况

6、随机变量可分为两类:离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量的取值最多可列多个;连续型随机变量的取值充满整个数轴或者某个区间。(3)本书中,随机变量用x、y、、等符号表示离散型随机变量与连续型随机变量10203040501.0概率概率xx1.0离散型随机变量连续型随机变量总体与随机变量的关系表示总体状况的数量特征,在总体中是参差不齐的,往往以一定的概率取不同的数值,显然对于这样的数值我们采用一般的变量是无法加以描述的。但是。可以采用一种特殊的变量来表示它们。这个特殊变量就是随机变量。因为,根据随机变量的定义,随机变量以一定的概率取许多不同

7、的值,而且概率p满足:0<=p<=1。例如,一批灯泡的寿命可以取许多不同的数值,每个灯泡的取值不一定完全相同,但它们是按一定概率进行分布的,但它们却是以一定的概率取某个寿命值。由此看来,随机变量并不是一个随便变的量。由于我们主要研究总体的数量特征,可以直接用随机变量来表示所研究的总体。总体、随机变量、样本间的联系总体就是一个随机变量,所谓样本就是n个(样本容量n)相互独立且与总体有相同分布的随机变量x1,……,xn。每一次具体抽样所得的数据,就是n元随机变量的一个观察值,记为(X1,……,Xn)。通过总体的分布可以把总体和样本连接起来。从两个角度来

8、描述总体(随机变量)中个体的取值(1)动态——概率——随机地选取一个个体取某个具体数值的可能性;(2)静态——分布——个体

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