北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院雙學(xué)位課程介紹-資料下載頁(yè)
2025-06-07 16:50本頁(yè)面
【正文】 抽樣的估計(jì)量。2) 樣本額的分配。3) 設(shè)計(jì)效應(yīng)。4) 后分層估計(jì)。北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院*雙學(xué)位課程介紹* 1) 有放回PPS抽樣。2) 無(wú)放回PPS抽樣。3) 無(wú)放回πPS抽樣。4) RHC隨機(jī)分群抽樣。 1) 多階抽樣問(wèn)題的提法。2) 估計(jì)法則。3) 組內(nèi)為簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的多階抽樣。4) 設(shè)計(jì)效應(yīng)。1)整群抽樣。2)系統(tǒng)抽樣。1) 為分層的二相抽樣。2) 二相分層抽樣的最優(yōu)分配問(wèn)題。3) 為PPS抽樣的二相抽樣。4) 為比估計(jì)的二相抽樣。教學(xué)方式：課堂教學(xué)教 材：《抽樣調(diào)查》 孫山澤 北京大學(xué)出版社 2004學(xué)生成績(jī)?cè)u(píng)定：作業(yè)和期中考試成績(jī)（40%） 期末考試成績(jī)（60%）北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院*雙學(xué)位課程介紹*課程編號(hào)：00136270課程名稱(chēng)：應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程課程類(lèi)型：統(tǒng)/選修課每周4學(xué)時(shí) ４學(xué)分先修要求：概率論基本目的:使學(xué)生掌握隨機(jī)過(guò)程的定義及一些應(yīng)用領(lǐng)域，了解隨機(jī)過(guò)程的有限維分布,重點(diǎn)掌握離散和連續(xù)時(shí)間馬氏鏈的定義、定理和應(yīng)用。內(nèi)容提要：第一章 隨機(jī)過(guò)程的定義和舉例1) 隨機(jī)過(guò)程的定義 介紹隨機(jī)過(guò)程的定義、狀態(tài)空間，軌道，隨機(jī)過(guò)程的可觀測(cè)部分。2) 隨機(jī)過(guò)程舉例 正交增量過(guò)程，獨(dú)立增量過(guò)程，嚴(yán)平穩(wěn)過(guò)程，弱平穩(wěn)過(guò)程。3)計(jì)數(shù)過(guò)程 Poisson過(guò)程非齊次的Poisson過(guò)程，復(fù)合Poisson過(guò)程，條件Poisson過(guò)程，M/G/1忙期。 更新過(guò)程1） 更新過(guò)程和更新方程。2） 延遲更新過(guò)程。3） 更新定理。北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院*雙學(xué)位課程介紹* 離散時(shí)的馬氏鏈1) 馬氏鏈的定義和轉(zhuǎn)移陣 隨機(jī)徘徊做為馬氏鏈的特例,主要講時(shí)齊的馬氏鏈。2) 馬氏鏈的常返性 馬氏鏈的常返和非常返,狀態(tài)空間的分類(lèi)。3) 轉(zhuǎn)移概率的極限和不變分布。4) 可逆馬氏鏈和對(duì)稱(chēng)馬氏鏈。 馬氏鏈的特例1) 簡(jiǎn)單分支過(guò)程。2) 人口結(jié)構(gòu)的馬氏模型。 3)連續(xù)時(shí)馬氏鏈。 連續(xù)時(shí)馬氏鏈1) Q－過(guò)程與轉(zhuǎn)移速率矩陣，嵌入馬氏鏈，Kolmogorov前進(jìn)，后退方程。2) 連續(xù)參數(shù)的分支過(guò)程，生滅過(guò)程，M/M/N排隊(duì)問(wèn)題。3) Q－過(guò)程的極限分布和平穩(wěn)不變分布。平穩(wěn)排隊(duì)系統(tǒng)的平均等待時(shí)間問(wèn)題。教學(xué)方式：課堂教學(xué)教材或參考書(shū)： 1.《隨機(jī)過(guò)程》 Ross 著 何聲武 謝盛英 程依明譯 2.《隨機(jī)過(guò)程引論》 何聲武 高教出版社 (1999)學(xué)生成績(jī)?cè)u(píng)定：作業(yè)和期中考試成績(jī)（40%）期末考試成績(jī)（60%）北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院*雙學(xué)位課程介紹*課程編號(hào)：00136280 課程名稱(chēng)：應(yīng)用時(shí)間序列分析課程類(lèi)別：統(tǒng)/選修課 每周4學(xué)時(shí) ４學(xué)分先修要求：概率論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本目的：使學(xué)生對(duì)時(shí)間序列的基本內(nèi)容和基本方法有一個(gè)全面地了解，比較熟練地掌握ARIMA模型，會(huì)用時(shí)序方法進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理?！ ≈饕獌?nèi)容： （1）隨機(jī)序列的概率定義（2）嚴(yán)平穩(wěn)和寬平穩(wěn)（3）平穩(wěn)性的判定（4）純隨機(jī)性判定 （ARMA模型） （1）AR、MA及ARMA模型的定義。 （2）平穩(wěn)序列相關(guān)性分析（3）平穩(wěn)序列參數(shù)估計(jì)（4）平穩(wěn)序列的預(yù)報(bào) 3．非平穩(wěn)序列分析 （1）確定性因素分解方法（X11模型）（2）ARIMA模型（3）ARCH模型 北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院*雙學(xué)位課程介紹* （1）ARIMAX模型 （2）協(xié)整模型 教學(xué)方式：課堂講授、上機(jī)教學(xué)參考書(shū)：1.《應(yīng)用時(shí)間序列分析》 何書(shū)元 北大出版社（2003）2.《時(shí)間序列分析》 謝衷潔 北京大學(xué)出版社(1990)3.《時(shí)間序列的分析與應(yīng)用》 安鴻志等 科學(xué)出版社(1986)4.《應(yīng)用時(shí)間序列分析》 王燕 人大出版社(2005)學(xué)生成績(jī)?cè)u(píng)定：作業(yè)和期中考試成績(jī)（40%）期末考試成績(jī)（60%） 34
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