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概率论与统计学
第1次开课
开课时间: 2019年09月27日 ~ 2019年12月28日
学时安排: 4
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课程详情
课程评价(33)
spContent=本课程面向第一次接触概率论与数理统计学的高校学生或社会学习者,由美国康奈尔大学经济学与国际研究讲席教授、发展中国家科学院院士、厦门大学洪永淼亲授。课中使用许多经济学和金融学的实例说明概率论与统计学的概念、理论、方法与工具如何应用于经济分析,旨在培养学生随机思维与统计思维的能力。
本课程面向第一次接触概率论与数理统计学的高校学生或社会学习者,由美国康奈尔大学经济学与国际研究讲席教授、发展中国家科学院院士、厦门大学洪永淼亲授。课中使用许多经济学和金融学的实例说明概率论与统计学的概念、理论、方法与工具如何应用于经济分析,旨在培养学生随机思维与统计思维的能力。
—— 课程团队
课程概述

对经济学、金融学、管理学专业的学生而言,培养随机思维与统计思维非常重要。从本质上说,这要求学生将经济观测数据视为由经济随机系统产生,并且从观测数据推断经济随机系统的性质与规律。对学生来说,非常有必要花时间了解概率论与数理统计学是如何应用于经济学、金融学、管理学等领域。因此,除了详细阐述与现代计量经济学最相关的概率论与数理统计学的基本概念、理论、方法与工具外,本课程也尝试从经济学视角对概率论与统计学的概念、理论、方法与工具提供直觉解释。例如,为什么概率论的概念~(如条件均值、条件方差)~ 在经济学有广泛的应用?统计关系的经济解释是什么?与经济因果关系有什么区别与联系?本课程将使用许多经济学和金融学的实例说明概率论与统计学的概念、理论、方法与工具如何应用于经济分析。这是本课程与其他概率论与数理统计学课程的最大不同之处。

    本课程共包括概率理论和数理统计理论两大部分。共十一章,其中第二至五章是概率理论部分,第六至十章是统计理论部分,最后一章是全书总结。旨在帮助初学者深入理解概率论与数理统计学的基本理论和重要思想,同时强化他们对统计学概念、方法与工具进行经济解释与应用的能力。第一章是概率论与数理统计学导论,旨在说明为何概率论与数理统计学是经济研究特别是经济实证研究的基本分析方法与工具;第二章介绍概率论基本知识,为后续内容的展开奠定基础;第三章引入随机变量及其概率分布;第四章讨论经济学、金融学、管理学中常用的重要离散型及连续型概率分布,以及这些重要分布之间的联系;第五章介绍随机向量与多元随机变量的概率分布;第六章是统计抽样导论,介绍正态分布假设下的经典统计抽样理论,以及充分统计量的基本思想与理论;第七章介绍非正态分布假设下的大样本或渐近理论的基本分析方法与工具;第八章探讨参数估计方法以及评价参数估计量的优劣的准则;第九章讨论参数假设检验问题。


授课目标

本课程的目的是培养经济学、金融学、管理学专业学生的随机思维与统计思维。

课程大纲
Introduction to Statistics and Econometrics
1.1 General methodology of modern economic research
1.2 Roles of Econometrics
1.3 Illustrative Examples
1.4 Roles of Probability and Statistics
Foundation of Probability Theory
2.1 Random Experiments
2.2 Basic Concepts of Probability
2.3 Review of Set Theory
2.4 Fundamental Probability Laws
2.5 Methods of Counting
2.6 Conditional Probability
2.7 Bayes' Theorem
2.8 Independence
2.9 Conclusion
Random Variables and Univariate Probability Distributions
3.1 Random Variables
3.2 Cumulative Distribution Function
3.3 Discrete Random Variables(DRV)
3.4 Continuous Random Variables
3.5 Functions of a Random Variable
3.6 Mathematical Expectation
3.7 Moments
3.8 Quantiles
3.9 Moment Generating Function (MGF)
3.10 Characteristic Function
3.11 Conclusion
Important Probability Distributions
4.1 Introduction
4.2 Discrete Probability Distributions
4.3 Continuous Probability Distributions
4.4 Conclusion
Multivariate Probability Distributions
5.1 Random Vectors and Joint Probability Distributions
5.2 Marginal Distributions
5.3 Conditional Distributions
5.4 Independence
5.5 Bivariate Transformation
5.6 Bivariate Normal Distribution
5.7 Expectations and Covariance
5.8 Joint Moment Generating Function
5.9 Implications of Independence on Expectations
5.10 Conditional Expectations
5.11 Conclusion
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证书要求

总成绩由单元小测和期末成绩组成,其中单元小测40% ,期末成绩60%。

厦门大学
5 位授课老师
洪永淼

洪永淼

教授

冯峥晖

冯峥晖

副教授

黎晖晖

黎晖晖

助理教授

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