《估计方法的与演变》课件.pptVIP

估计方法的经典与演变：统计学中的基石;课程概述与学习目标;估计理论的历史发展;什么是统计估计？;估计的基本概念和术语;点估计与区间估计的区别;估计量的基本性质;无偏性的概念与重要性;有效性的定义与应用;一致性的含义及验证;充分性的概念解析;经典估计方法概述;矩估计法的基本原理;矩估计法的优势与局限;矩估计法的实际应用;最大似然估计（MLE）的原理;MLE的数学推导过程;MLE的优良性质;MLE在实际中的应用案例;最小二乘估计法简介;普通最小二乘（OLS）的原理;OLS的假设条件;OLS的估计过程;OLS的优缺点分析;广义最小二乘法（GLS）;贝叶斯估计的基本思想;先验分布的选择;后验分布的计算;贝叶斯估计的优势;贝叶斯估计在复杂模型中的应用;克拉美罗界（CRLB）的概念;CRLB的数学推导;CRLB在估计理论中的地位;有效估计量的判定;估计方法的演变历程;计算机技术对估计方法的影响;大数据时代的估计挑战;高维数据估计问题;稀疏估计方法;正则化估计技术;LASSO估计简介;岭回归估计方法;弹性网络估计;Bootstrap方法的原理;自助法在估计中的应用;交叉验证与估计;非参数估计方法;核密度估计;K近邻估计;半参数估计方法;估计方法在时间序列中的应用;状态空间模型的估计;ARIMA模型参数估计;GARCH模型估计;协整模型估计;面板数据模型估计;估计方法的实际应用案例;金融市场风险估计;经济指标预测;质量控制中的估计应用