统计预测和决策-第16章 不确定型决策方法
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统计预测和决策-第13章 统计决策概述
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统计预测和决策-第14章 风险型决策方法
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统计预测和决策-第十二章 预测精度测定和预测评价
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统计预测和决策-第十一章 状态空间模型和卡尔曼滤波
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统计预测和决策-第十章 灰色预测法
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统计学-第13章 时间序列分析和预测（三）
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统计预测和决策-第17章 多目标决策法
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统计学 第6章 统计量及其抽样分布
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统计学-第13章 时间序列分析与预测（一）
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概率论与数理统计-协方差与相关系数
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统计学-第13章 时间序列分析和预测（二）
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统计学-第14章 指数（二）
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统计学-第十章 方差分析(一)
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概率论与数理统计-5.1点估计概述
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概率论与数理统计-2.2随机变量的数字特征
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统计学-第14章 指数（一）
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统计学-第十章 方差分析（二）
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统计学-第8章 假设检验
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时间序列周期波动——猪周期
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统计学-第11章-一元线性回归（二）
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统计学-第2章 数据的搜集
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统计学-第4章 数据的概括性度量
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统计学-第7章 参数估计
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概率论与数理统计-3.4随机向量的数字特征
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概率论与数理统计-5.3置信区间
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概率论与数理统计-5.4-5.6假设检验
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统计学-第9章 分类数据分析
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概率论与数理统计-最大似然估计(MLE）
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统计学-第1章 导论
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数字经济（数字经济的内涵）
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P值
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概率论与数理统计-2.1随机变量及其分布
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概率论与数理统计-3.1随机向量的分布
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统计学-第11章 一元线性回归（一）
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概率论与数理统计-3.3随机向量的函数的分布与数学期望
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概率论与数理统计-5.2参数的最大似然估计与矩估计
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概率论与数理统计-第四章 数理统计的基础知识
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时间序列周期波动——康德拉季耶夫周期
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贝叶斯公式