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第一章 统计的基本概念 1

1.1数据、统计模型和分布族 1

1.2充分统计量 10

1.3统计量的完全性 23

1.4指数族分布 28

1.5习题 38

第二章 估计 43

21矩估计与最大似然估计，EM算法 44

2.2无偏估计 69

2.3信息不等式 81

2.4同变估计 88

2.5稳健估计 110

2.6习题 127

第三章 估计的大样本性质 135

3.1相合性 135

3.2渐近正态性 140

3.3估计序列的大样本比较 149

3.4渐近有效性 154

3.5 M-估计和R-估计 169

3.6样本中位数 176

3.7习题 179

第四章 假设检验 183

4.1基本概念 184

4.2 Neyman-Pearson引理 188

4.3单调似然比族的检验问题 195

4.4最不利的分布 203

4.5一致最优无偏检验 208

4.6广义似然比检验 219

4.7不变检验 238

4.8x2检验 244

4.9基于计数统计量的检验 252

4.10 U统计量的检验 254

4.11秩检验 263

4.12非参数检验的功效 272

4.13多重假设检验 274

4.14习题 294

第五章 统计决策和贝叶斯分析简介 303

5.1统计决策问题概述 303

5.2贝叶斯决策函数 315

5.3决策函数的可容许性 329

5.4决策函数的极小极大性 343

5.5关于多个参数的同时估计问题 352

5.6贝叶斯统计 364

5.7先验分布的确定 380

5.8习题 391

习题答案与提示 395

参考文献 416

索引 420