高等统计学 / 北京大学立项教材
￥32.00定价
作者： 郑忠国，童行伟，赵慧
出版时间：2012-02
出版社：北京大学出版社
- 北京大学出版社
- 9787301160961
- 1-1
- 115054
- 45157534-4
- 平装
- A5
- 2012-02
- 530
- 432
- 理学
- 统计学
- C8
- 统计学
作者简介
内容简介
目录
第一章 统计的基本概念
1.1 数据、统计模型和分布族
1.2 充分统计量
1.3 统计量的完全性
1.4 指数族分布
1.5 习题
第二章 估计
2.1 矩估计与最大似然估计计算法
2.2 无偏估计
2.3 信息不等式
2.4 同变估计
2.5 稳健估计
2.6 习题
第三章 估计的大样本性质
3.1 相合性
3.2 渐近正态性
3.3 估计序列的大样本比较
3.4 渐近有效性
3.5 M一估计和R_估计
3.6 样本中位数
3.7 习题
第四章 假设检验
4.1 基本概念
4.2 Neyman-Pearson引理.
4.3 单调似然比族的检验问题
4.4 最不利的分布
4.5 一致最优无偏检验
4.6 广义似然比检验
4.7 不变检验
4.8 X2检验
4.9 基于计数统计量的检验
4.10 u统计量的检验
4.11 秩检验
4.12 非参数检验的功效
4.13 多重假设检验
4.14 习题
第五章 统计决策和贝叶斯分析简介
5.1 统计决策问题概述
5.2 贝叶斯决策函数
5.3 决策函数的可容许性
5.4 决策函数的极小极大性
5.5 关于多个参数的同时估计问题
5.6 贝叶斯统计
5.7 先验分布的确定
5.8 习题
习题答案与提示
参考文献
索引
1.1 数据、统计模型和分布族
1.2 充分统计量
1.3 统计量的完全性
1.4 指数族分布
1.5 习题
第二章 估计
2.1 矩估计与最大似然估计计算法
2.2 无偏估计
2.3 信息不等式
2.4 同变估计
2.5 稳健估计
2.6 习题
第三章 估计的大样本性质
3.1 相合性
3.2 渐近正态性
3.3 估计序列的大样本比较
3.4 渐近有效性
3.5 M一估计和R_估计
3.6 样本中位数
3.7 习题
第四章 假设检验
4.1 基本概念
4.2 Neyman-Pearson引理.
4.3 单调似然比族的检验问题
4.4 最不利的分布
4.5 一致最优无偏检验
4.6 广义似然比检验
4.7 不变检验
4.8 X2检验
4.9 基于计数统计量的检验
4.10 u统计量的检验
4.11 秩检验
4.12 非参数检验的功效
4.13 多重假设检验
4.14 习题
第五章 统计决策和贝叶斯分析简介
5.1 统计决策问题概述
5.2 贝叶斯决策函数
5.3 决策函数的可容许性
5.4 决策函数的极小极大性
5.5 关于多个参数的同时估计问题
5.6 贝叶斯统计
5.7 先验分布的确定
5.8 习题
习题答案与提示
参考文献
索引
