序列

k j k j j k jjjk j k j k k k k j jk                       样本的自 相关和偏相关函数 样本的自相关函数 设有零均值平稳时间序列 { tX }的一段样本观测值 Nxxx , 21  ,样本协方差函数定义为  kNi kiik xxkN 1* 1

12189 FEATURES Location/Qualifiers source 1..2377 /anism=Homo sapiens /mol_type=mRNA /db_xref=taxon:9606 /chromosome=8 /map= gene 1..2377 /gene=MYC /note=vmyc myelocytomatosis viral oncogene homolog

Brain Hayes(美 )， American Scientist— Computing Science， ., 1998 [2]《 MATLAB 入门》 后勤工程学院 1997 [3]《数学实验》 萧树铁 主编 高等教育出版社 1999 [4]《概率论第二册 —— 数理统计》 复旦大学 高等教育出版社 1985 [5]《生命科学模型》 William F. Lucas 主编

n    12nD （ 11） 因此，有  112 1 2nDn   （ 12） 应用 2 Stirling 公式的新证明 为证明 Stirling 公式 ： 12 1lim ! 2n nn nne   令nnn enna !21 ， 则 11 211(1 )nnnaa e n  ，取对数，得 1 1 1 2 2 ( 2 1 ) 1l n l

， 序列为一单位根过程；若 1, 序列为一稳定过程。 ty1tyt（ 2）序列含常数项、不含时间趋势项 = c + + ty  1ty t若 =1 ，序列为一带常数项的单位根过程； 若 1,序列为一带常数项的稳定过程。 40 （ 3）序列带常数项和时间趋势项 = c + + t + ty 1ty  t若 =1 ，序列为一带常数项和时间趋势项的 单位根过程； 若 1，

ochraneOrcutt） 迭代法估计 。 在解释变量中引入 AR(1)、 AR(2)、 … ， 即可得到参数和 ρ ρ … 的估计值。 其中 AR(m)表示随机误差项的 m阶自回归。 在估计过程中自动完成了 ρ ρ … 的迭代。 五、案例：中国商品进口模型 经济理论指出， 商品进口 主要由进口国的 经济发展水平 ，以及 商品进口价格指数 与 国内价格指数 对比因素决定的。

1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997年份产量（万辆）原序列3项移动平均4项移动平均50 特点：现象的发展仅反映长期趋势 ， 如果按线性趋势变化时 ， 可以拟合线性回归方程用于预测。 判别：逐期增长量基本相同 三、线性趋势模型分析 （ Linear Trend） 线性模型的形式为 ˆ tX a btˆtX —— 时间序列的趋势拟合值 t —— 时间序号，通常取

2,1,03,2,1,011lTxxyylTyyxxlclttlTtlttlTtxy 注意与自相关不同，交叉相关不必围绕滞后期对称。 交叉相关图中的虚线是二倍的标准差，近似计算。 24 居民消费（ CS）和 GDP的交叉相关系数 25 第三章 基本回归模型 经济计量研究始于经济学中的理论假设，根据经济理论设定变量间的一组关系，如消费理论、生产理论和各种宏观经济理论

剩余平方和来自 中国最大的资料库下载 (3)利用 a2的变化规律，确定模型阶数。 随着模型阶数的增大，分母减小； 分子在不足拟合时，一直减小，速度较快；过拟合时，分子虽减小，但速度很慢，几乎不变。 a2取决于分子、分母减小的速度。 在不足拟合时， a2一直减小；过拟合时， a2却增大。 选择 a2的最低点为模型的最优阶数。 来自 中国最大的资料库下载 （三） F 检验定阶法： （ 1）

在公司投保 1万元意外伤害， 5千元意外伤害医疗。 2020年 12月，高先生意外受伤住院治疗，门诊和住院共花费 8000元治疗费用。 其中，治疗住院费用中非当地社会基本医疗保险项目治疗费用和医药费用共计 1000元。 （一）不考虑社保报销 按照条款理算：（ 8000元 1000元 50元） 80%=5560元 因保额为 5000元，故最终给付意外医疗保险金为 5000元。 （二）考虑社保报销