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充分统计量前沿信息_假设检验包括哪四个步骤(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

充分统计量

南审813备考秘籍𐟓š 𐟓š 专业课学习方法首先，一定要把课本过一遍。书上的知识点、例题都不能放过，因为前两年的真题经常考书上的原题。知识点、定理公式等需要熟记于心，这样写书后面的章节练习题会相对容易一些。书后的习题至少要做两遍，教材内容也至少看两遍。特别是假设检验和参数估计这两章，公式多且重要，要在理解的基础上进行记忆，这两章后面的题也一定要掌握。 𐟓– 重要章节解析第一章：随机事件与概率掌握概率计算公式和事件间的关系，特别是全概率公式和贝叶斯公式的运用。第一章的习题中的证明题可以大概过一遍，不用每题都做。第二章：随机变量的分布重要的分布有二项分布、泊松分布、几何分布、正态分布、均匀分布、指数分布，还有比较特殊的伽马分布。第二章后面的题目全部要做。第三章：多维随机变量的分布及其数字特征最经典的多元正态分布需要掌握，还有求联合密度函数、边际密度函数、最大值最小值函数的分布、变量变换法（我本科用的概率论与统计教程是魏宗舒版本的，那个上面有这个方法的介绍，我觉得还挺有用的）。期望和方差、协方差也是需要掌握的，条件数学期望用得不多，条件分布需要掌握，章节练习题尽量做。第四章：大数定律与中心极限定理列维林德伯格大数定律和棣莫弗大数定律这两个要记得牢牢的，去年和今年都考到了（直接让你把这个定理写出来）。特征函数本科阶段没学过的话也需要重点看一下，中心极限定理那一节都比较重要，需要掌握，另外就是后面的习题，涉及到一些大数定律的应用，需要做一遍。第五章：充分统计量、因子分解定理、次序统计量及其分布还有求密度函数的公式、三大抽样分布都挺重要，课后题要做。第六章到第八章：参数估计和假设检验特别是参数估计和假设检验，公式特别多，后面的练习题也要去做。总结：踏踏实实学习，书本内容和后面习题至少要过两遍。以上分享是我个人的见解，可以自己去官网找真题，对应书上的知识点，觉得哪些重要就学哪些，但最好不要投机取巧。祝各位上岸梦校！

计量经济学学习心得：从公式到现实计量经济学，听起来有点高大上，但其实它并不神秘。作为一个初次接触计量的新手，你可能一开始会被各种公式和概率论知识搞得晕头转向。你可能会想，这些公式到底有什么用？它们和现实世界的关系在哪里？第一层：公式与推导 𐟧刚开始的时候，你可能会沉浸在各种公式和推导中。你会用这些公式来计算，用概率论来证明各种定理。虽然这些推导过程很复杂，但它们是基础。就像盖房子一样，没有地基就建不起高楼大厦。第二层：因果推断与统计学 𐟔 慢慢地，你会开始意识到计量经济学和统计学的区别。计量经济学更强调因果推断，比如内生性和反向因果。你会开始用这些术语来批判一些实证文章，甚至对所有文章都用这两个词来评价。你会痴迷于阅读《Mostly Harmless Econometrics》，掌握各种最新的计量方法。你会模糊地意识到，计量经济学的公式和逻辑归纳法（穆勒五法）之间有某种对应关系。第三层：方法论的精髓 𐟔슊到了这个阶段，你会意识到方法本身没有优劣之分，关键在于是否符合具体场景的假设。每一种方法的发明都可以追溯到最基本的归纳推理。虽然归纳推理无法证明定理，但严格、多角度的交叉验证可以大大降低犯错的概率。你会从Rubin的框架中明白，因果推断的难点在于观察不到反事实。而《Mostly Harmless Econometrics》中介绍的大部分方法论都致力于构造可信的反事实来达成因果推断。不过，你也会对这种方法论的局限性感到失望。第四层：识别问题的重要性 𐟔 在这个阶段，你会开始关心识别问题。计量经济学和经济学理论不再是两个独立学习的学科。你会发现，经济学研究的本质是关于选择的学科。所有数据都是从选择中产生的。数据是我们观察到的行为或现象，但它们内生于更深层的经济参数，比如人的偏好、企业的各类成本等。计量的任务在于建立起由observed data到这些经济参数的映射，从而帮助我们更好地理解经济运行的机制。第五层：研究问题的价值 𐟌Ÿ 最高层次应该是认识到计量只是工具，服务于研究问题。数据永远不可能完美，总会有不可观测的特征阻碍我们的估计。面对任何一个计量问题，其根本的目标在于如何挑选或建构假设，使得不可观测的特征被一个可观测的统计量所涵盖（充分统计量）。在这个层次，计量的任务在于无论哪个假设都可以从观察变量的分布中恢复利益的数量。总的来说，计量经济学的学习是一个逐步深入的过程。从公式到现实，从方法论到研究问题，每一步都需要你用心去体会和理解。希望这些心得能帮到你，让你不再害怕学不会计量经济学！

10和11题不会求数学大佬解答

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