课程号:00135460 

课程名称数理统计

开课学期:

学分    3

先修课程:数学分析、高等代数、概率论

基本目的:主要是通过教学,使学生掌握基本学科的基本概念和基本统计思想,具备使用常用的统计方法并结合利用先修课程中的数学、概率论知识来解决一些实际问题的能力,初步了解数理统计研究的新进展并初步建立统计思维方式。

内容提要:

第一部分:绪论:数理统计学简介,数理统计的基本概念与研究对象(2学时)。

第二部分:估计理论

  1. 参数估计的方法:最大似然估计,矩估计,估计的相合性(2学时)。
  2. 估计的优良性标准:一致最小方差无偏估计,充分统计量,C-R不等式(4学时)。
  3. 置信区间:正态分布情形下的几个典型问题,T分布,卡方分布,枢轴量方法。(4学时)。
  4. 分布函数与密度函数的估计:经验分布函数,直方图,核估计(2学时)。

第三部分:假设检验

  1. 问题的提法与基本概念:功效函数,两类错误,无偏检验,UMP,UMPU(2学时)。
  2. N-P引理及似然比检验法(2学时)。
  3. 单参数情形(指数族)的几个典型假设检验问题(3学时)。
  4. 广义似然比检验法(3学时)。
  5. 拟合优度检验(2学时)。

第四部分:线性模型与回归分析

  1. 引言,最小二乘法,一元线性回归(3学时)。
  2. 线性模型的参数估计(3学时)。
  3. 线性模型的假设检验(2学时)。
  4. 多元回归分析,自变量的选择(2学时)。

第五部分:试验设计与方差分析

  1. 全面试验的方差分析:单因素与多因素试验设计与方差分析(4学时)。
  2. 可加模型与正交设计(2学时)。

第六部分:序贯分析简介,序贯概率比检验法(2学时)。

第七部分:统计决策与贝叶斯统计简介(2学时)。

教学方式:每周授课3学时

教材与参考书:

  1. 陈家鼎等著:数理统计学讲义,高等教育出版社,2006(第2版).
  2. D. Freedman等著,魏宗舒等译:统计学,中国统计出版社,1997.
  3. 陈希著:数理统计引论,科学出版社,1981.
  4. E. Lehmann: Theory of Point Estimation, Wiley, 1983.
  5. E. Lehmann: Testing Statistical Hypothesis, Wiley, 1986.

学生成绩评定方法:作业20%-30%,期末考试70%-80%。

课程修订负责人:刘力平 周晓华

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