概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)

第一章 導(dǎo)論
第一節(jié) 概率論與現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)
第二節(jié) 經(jīng)濟(jì)學(xué)的定量分析
第三節(jié) 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析的基本公理
第四節(jié) 統(tǒng)計(jì)分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)的作用
第五節(jié) 統(tǒng)計(jì)分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用局限
第六節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題一
第二章 概率論基礎(chǔ)
第一節(jié) 隨機(jī)試驗(yàn)
第二節(jié) 概率論的基本概念
第三節(jié) 集合理論概述
第四節(jié) 概率論基礎(chǔ)
2．4．1 概率的解釋
2．4．2 基本概率法則
第五節(jié) 計(jì)數(shù)方法
2．5．1 排列
2．5．2 組合
第六節(jié) 條件概率
第七節(jié) 貝葉斯定理
第八節(jié) 獨(dú)立性
第九節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題二
第三章 隨機(jī)變量和一元概率分布
第一節(jié) 隨機(jī)變量
第二節(jié) 累積分布函數(shù)
第三節(jié) 離散隨機(jī)變量
第四節(jié) 連續(xù)隨機(jī)變量
第五節(jié) 隨機(jī)變量的函數(shù)
3．5．1 離散情形
3．5．2 連續(xù)情形
第六節(jié) 數(shù)學(xué)期望
第七節(jié) 矩
第八節(jié) 分位數(shù)
第九節(jié) 矩生成函數(shù)
第十節(jié) 特征函數(shù)
第十一節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題三
第四章 重要概率分布
第一節(jié) 引言
第二節(jié) 離散概率分布
4．2．1 伯努利分布
4．2．2 二項(xiàng)分布
4．2．3 負(fù)二項(xiàng)分布
4．2．4 幾何分布
4．2．5 泊松分布
第三節(jié) 連續(xù)概率分布
4．3．1 均勻分布
4．3．2 貝塔分布
4．3．3 正態(tài)分布
4．3．4 柯西與穩(wěn)態(tài)分布
4．3．5 對數(shù)正態(tài)分布
4．3．6 伽瑪分布與廣義伽瑪分布
4．3．7 卡方分布
4．3．8 指數(shù)分布與韋伯分布
4．3．9 雙指數(shù)分布
第四節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題四
第五章 多元隨機(jī)變量及其概率分布
第一節(jié) 隨機(jī)向量及其聯(lián)合概率分布
5．1．1 離散情形
5．1．2 連續(xù)情形
第二節(jié) 邊際分布
5．2．1 離散情形
5．2．2 連續(xù)情形
第三節(jié) 條件分布
5．3．1 離散情形
5．3．2 連續(xù)情形
第四節(jié) 獨(dú)立性
第五節(jié) 二元變換
第六節(jié) 二元正態(tài)分布
第七節(jié) 期望與協(xié)方差
第八節(jié) 聯(lián)合矩生成函數(shù)
第九節(jié) 獨(dú)立性和期望
5．9．1 獨(dú)立性和矩生成函數(shù)
5．9．2 獨(dú)立性和不相關(guān)性
第十節(jié) 條件期望
第十一節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題五
第六章 統(tǒng)計(jì)抽樣理論導(dǎo)論
第一節(jié) 總體與隨機(jī)樣本
第二節(jié) 樣本均值的抽樣分布
第三節(jié) 樣本方差的抽樣分布
第四節(jié) 學(xué)生t-分布
第五節(jié) F分布
第六節(jié) 充分統(tǒng)計(jì)量
第七節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題六
第七章 收斂和極限定理
第一節(jié) 極限和數(shù)量級
第二節(jié) 收斂概念的必要性
第三節(jié) 依二次方均值收斂和Lp-收斂
第四節(jié) 依概率收斂
第五節(jié) 幾乎處處收斂
第六節(jié) 依分布收斂
第七節(jié) 中心極限定理
第八節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題七
第八章 參數(shù)估計(jì)和評估
第一節(jié) 總體與分布模型
第二節(jié) 極大似然估計(jì)
第三節(jié) 極大似然估計(jì)的漸近性質(zhì)
第四節(jié) 矩方法與廣義矩方法
8．4．1 矩估計(jì)法
8．4．2 廣義矩估計(jì)方法
第五節(jié) 廣義矩估計(jì)方法的漸近性質(zhì)
第六節(jié) 均方誤準(zhǔn)則
第七節(jié) 最優(yōu)無偏估計(jì)量
第八節(jié) Cramer-Rao下界
第九節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題八
第九章 假設(shè)檢驗(yàn)
第一節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)導(dǎo)論
第二節(jié) Neyman-Pearson引理
第三節(jié) Wald檢驗(yàn)
第四節(jié) 拉格朗曰乘子檢驗(yàn)
第五節(jié) 似然比檢驗(yàn)
第六節(jié) 說明性例子
9．6．1 伯努利分布下的假設(shè)檢驗(yàn)
9．6．2 正態(tài)分布下的假設(shè)檢驗(yàn)
第七節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題九
第十章 經(jīng)典線性回歸分析
第一節(jié) 經(jīng)典線性回歸模型
第二節(jié) 普通最小二乘（OLS）估計(jì)
第三節(jié) 擬合優(yōu)度和模型選擇準(zhǔn)則
第四節(jié) OLS估計(jì)量的無偏性和有效性
第五節(jié) OLS估計(jì)量的抽樣分布
第六節(jié) OLS估計(jì)量的方差一協(xié)方差估計(jì)
第七節(jié) 參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
10．7．1 t-檢驗(yàn)
10．7．2 F-檢驗(yàn)
第八節(jié) 應(yīng)用與重要特例
10．8．1 檢驗(yàn)所有解釋變量的聯(lián)合顯著性
10．8．2 檢驗(yàn)遺漏變量
10．8．3 檢驗(yàn)線性參數(shù)約束
第九節(jié) 廣義最小二乘估計(jì)
第十節(jié) 小結(jié)
練習(xí)題十
第十一章 結(jié)論
練習(xí)題十一
參考文獻(xiàn)