（适用于理论教学课程）
课程名称：现代统计方法专题(Classical Statistical Methods)
课程编码：
学 分：2
总 学 时：40
适用专业：统计学专业、理工科、经管类研究生
先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计
一、 课程的性质、目的与任务
专业技术选修课程。通过本课程的教学，使学生掌握统计建模的基本理论及思想，通过对统计模型的学习，掌握模型参数估计及假设检验的基本方法，培养学生运用统计模型的理论和方法以及对实际问题进行建模，并结论进行合理性解释。培养学生从事统计建模研究与应用的能力。
二、 教学内容
第1章 预备知识 8 学时
1.1 线性空间
1.2 广义逆矩阵
1.3 幂等方阵
1.4 投影与投影阵
1.5 特征值的极值性质与不等式
1.6 Kronecker乘积与向量化运算
1.7 矩阵微商
第2章 多元正态及有关分布 8 学时
2.1 定义及性质
2.2 条件分布、回归与相关系数
2.3 正态变量的二次型
2.4 正态变量的二次型与线性型的独立性
2.5 多元t分布
2.6 进一步发展
第3章 模型概论 4 学时
3.1 模型的定义
3.2 模型分类
3.3 误差假设
第4章 参数估计 12 学时
4.1 最小二乘估计
4.2 线性约束下的参数估计
4.3 广义最小二乘估计与两步估计
4.4 奇异线性模型
4.5 估计的稳健性
4.6 估计的效率
4.7 可容许性
4.8 多元线性模型
4.9 进一步发展
第5章 假设检验、区间估计和预测 8 学时
5.1 线性假设的F-检验
5.2 F-检验的最优性
5.3 区间估计与置信带
5.4 预测问题
总计 40学时
三、教学参考书
《半参数回归模型》柴根象，洪圣岩，安徽教育出版社 1995
《非参数和半参数计量经济模型理论》叶阿忠，科学出版社 2008
《线性模型的理论及其应用》，王松桂编著，安徽教育出版社，1987.
《Applied Nonparametric Regression》 Hardle W.，Cambridge University Press 1990
执笔人： 罗幼喜
