简单随机抽样——复杂估计量及其性质
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简单随机抽样概述
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简单随机抽样——简单估计量及其性质
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分层抽样、分层随机抽样简单估计量及其性质
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分层抽样——概述
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简单随机抽样——设计效应及样本量的确定
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抽样技术课程导入
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分层抽样——总样本量的确定
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等概率整群抽样
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分层抽样——样本量在各层中的分配
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不等概抽样
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003 多元正态分布的定义与性质
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习题总结
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分层抽样习题2
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AR模型——统计性质
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系统抽样、二重抽样
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样本量确定的再探讨
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Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和检验（1）
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时间序列的预处理——平稳性和纯随机性检验
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Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和检验R语言实现
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秩、秩统计量、线性秩统计量
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AR模型——模型结构
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Kruskal-Wallis检验
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PTE跟读｜新Read Aloud打卡计划【DAY 45】
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平稳时间序列拟合与预测——单位根检验
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柏浪涛提醒：考试特别喜欢考的知识点：处分资金 ，考试考过3次，主客观都考过，大家来看下~
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Friedman秩和检验
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抽样技术的一些基本概念
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平稳时间序列拟合——模型识别、模型拟合
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平稳时间序列拟合——模型检验、模型优化
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001 随机向量及其性质
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非参数统计—引言
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冷读术：快速建立信任
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平稳时间序列预测——AR、MA、ARMA模型预测例题
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分位数、矩、偏度和峰度
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Cox-Stuart趋势检验
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中位数检验、大样本正态近似、基于符号检验的置信区间
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平稳时间序列预测——序列预测、修正预测
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Kruskal-Wallis检验R语言实现
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总体中位数、总体分位数、符号统计量
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Wilcoxon符号秩检验