课程概要

• 本课程是经济学创新实验班专业的必修课，以微积分、概率论为基础，并在此基础上系统介绍统计学的一般方法，包括描述性统计和推断统计的基本内容，掌握统计量及抽样分布、大样本理论等基本的统计工具，并学会将其应用在参数估计、假设检验等推断统计的常见统计任务中，并讲这些工具服务于未来的经济学、金融学、管理学等学科的研究中。
• 本课程主要介绍数理统计学的理论与方法及其应用。本课程主要包括随机变量与多元随机变量的性质、数据的描述性分析、统计图表、统计量及其抽样分布、参数估计一般理论、矩估计、极大似然估计、区间估计、假设检验一般理论、均值检验、分布检验、分类数据分析、以及经济学中简单的实验设计等。此外，本课程还将统计理论与计算机工具相结合，要求学生使用Stata统计软件处理常见的统计问题，同时要求学生能够使用Stata/Python等编程工具对所学的统计方法进行实现和模拟以加强对理论的理解。

课程材料

• 代码和数据
• Stata讲义
• Stata PPT

课程内容

1. 概率复习 PPT

• 视频1：概率的定义和性质
• 视频2：条件概率、贝叶斯公式和独立性

2. 随机变量 PPT

• 视频1：随机变量的定义及特征描述
• 视频2：常用不等式和常见分布
• 视频3：正态分布及其衍生分布、随机变量的变换、

3. 多元随机变量 PPT

• 视频1：多元随机变量
• 视频2：条件期望与条件方差
• 视频3：条件分布与贝叶斯公式

4. 统计学、统计量及其抽样分布 PPT

• 视频1：统计学中的数据、抽样方法简介
• 视频2：统计推断、统计模型、统计量的基本概念
• 视频3：样本均值和样本方差
• 视频4：正态总体与t分布、中位数和次序统计量

5. 描述性统计 PPT

• 视频1：描述性统计
• 视频2：定量数据的描述性统计
• 视频3：权重的使用
• 视频4：统计分布图
• 视频5：相关性度量与图表规范

6. 大样本理论 PPT

7. 参数估计 PPT

8. 矩估计和广义矩估计 PPT

9. 极大似然估计 PPT

10. 假设检验 PPT

11. 常用检验 PPT