應用統(tǒng)計分析word版(完整版)
【正文】 獨立的)得：(n1)==(2)正態(tài)總體方差的區(qū)間估計 方差 構造統(tǒng)計量θ=(n1)S2/δ2 證明 (衡量變量偏離總體平均數(shù)的尺度) 在正態(tài)分布的條件下，θ~(n1) (n1為自由度) 分布的形狀由自度確定，它是非對稱的。模型參數(shù)的估計樣本數(shù)據(jù)估計整體參數(shù)的具體取值。 ③F檢驗：檢驗全部解釋變量對被解釋變量的聯(lián)合影響是否顯著。顯著性水平，(21)=,顯然|t3|=,說明解釋變量X3在90%的概率水平下顯著。模型的不同分類：模型分類： 規(guī)定型模型：它決定著最優(yōu)策略或最佳行動過程 描述型模型：直接描述關系和提供評價信息，它用于解釋系統(tǒng)行為，預測輸入規(guī)劃過程的未來事件，并幫助決策者選擇滿意方案和系統(tǒng)設計 確定性：（數(shù)據(jù)已知或假設已知）模型分類： 概率型：（數(shù)據(jù)由概率分布決定）模型分類： 離散型：變量隨時間跳躍的變動 連續(xù)型：變量隨時間連續(xù)的變動模擬模型的類型： 蒙特卡洛模擬模型(Monte Carlo simulation) 系統(tǒng)模擬模型(System simulation)蒙特卡洛模擬模型：基本上是抽樣試驗，其目的是估計以若干概率輸入變量而獲得結(jié)果變量的分布。 It=t1(初始值)=股票市場指數(shù)值Step2:把1001個市場指數(shù)數(shù)據(jù)利用市場指數(shù)收益率測算 公式： 轉(zhuǎn)化為1000個市場指數(shù)收益率序列。Step4:找出全部模擬變化值最“左側(cè)”的5%的絕對值就是日VAR。例：Monte Carlo VAR模擬法Monte Carlo模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)或既定分布的條件下的參數(shù)特征，借助隨機數(shù)產(chǎn)生的模擬方法模擬出大量的資產(chǎn)組合收益的數(shù)值，然后構造資產(chǎn)組合收益的經(jīng)驗分布函數(shù)，通過對經(jīng)驗分布函數(shù)的逆變換可求得VAR值。由此可見，決定是否剔除某個解釋變量需持慎重態(tài)度，在該模型中，三個解釋變量都可以保留。 檢驗步驟： ①計算F統(tǒng)計量記為（以樣本數(shù)據(jù)） ②以值查出臨界值 ③作推斷：若 在顯著性水平上拒絕H0獲得全部解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的。得： 選擇參數(shù)的估計方法：估計值與實際值y之間的殘差，在所有樣本點上差值的平方和最小。即H0真實H1不真實；或：H1真實H0不真實；也就是講：否定H0接受H1；或否定H1接受H0假設的類型： 1)：H0：μ=μ0；H1 ：μμ0 雙邊檢驗 2)：H0：μμ0；H1 ：μμ0 單邊檢驗 3)：H0：μμ0；H1 ：μμ0 單邊檢驗假設檢驗：以樣本為依據(jù)構造合適的檢驗統(tǒng)計量分析樣本統(tǒng)計值與參數(shù)假設值的差距就是原假設的顯著性檢驗 檢驗統(tǒng)計量= 樣本統(tǒng)計量被假設的參數(shù) 統(tǒng)計量的標準差 結(jié)論：差距大 假設值的真實性小 差距小 假設值的真實性大例：Z=(標準正態(tài)分布統(tǒng)計量) t= (t分布的統(tǒng)計量)假設檢驗的步驟：①根據(jù)題意提出原假設H0和備擇假設H1②選擇顯著性水平α（）③選擇檢驗統(tǒng)計量及其分布④根據(jù)顯著性水平確定統(tǒng)計量的否定域或臨界值（注意是雙邊還是單邊檢驗）⑤根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計量的數(shù)值并作出推斷： 如果統(tǒng)計量的值落在否定域內(nèi)否定原假設如果統(tǒng)計量的值落在接受域內(nèi)差異不顯著（接受原假設）總體平均數(shù)的假設檢驗：假設：H0：μ=μ0；H1：μμ0 雙邊檢驗例：已知方差：＝50 ， n=25，=70 ， α= ， μ0=90檢驗：Z＝＝＝－2
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