摘要大样本统计推断,是现代数理统计与应用计量分析当中的核心内容,它以大数定律和中心极限定理作为重要的理论依托,能够为大规模数据的参数估计与假设检验工作,提供出更加坚实且可靠的理论支撑;本文对大样本估计与检验的主流方法做了系统的梳理,重点剖析了极大似然估计,最小二乘估计,广义矩估计的基本原理实现方式与适用条件,也对比了 Z 检验,Wald 检验,卡方检验,Mann-Whitney U 检验的统计性质与检验效能,从理论层面阐明了不同方法在一致性,渐近正态性,稳健性与计算效率上存在的差别,在实证层面则结合医学 MEPS,金融信用风险,建筑能效这三类典型的大样本数据,验证...
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