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内容简介

本书内容主要包括抽样分布、一致最小方差无偏估计、矩估计、最大似然估计、相合估计、Bayes估计、 minimax估计、显著性假设检验、最大功效检验、拟合优度检验、序贯检验、非参数检验、U统计量，以及回归分析、bootstrap等。本书可以作为理科统计学专业本科生数理统计课程的教材，也可作为部分高等学校理科研究生统计课程的参考用书。

第一章基本概念 1.1 引言 1.1.1 几个例子 1.1.2 什么是统计 1.2 样本、参数、统计量及抽样分布 1.2.1 样本、总体与参数 1.2.2 统计量 1.2.3 抽样分布 1.3 一些常用的抽样分布 1.3.1 x2分布 1.3.2 t分布 1.3.3 F分布 1.3.4 一些常用分布 1.4 充分与完全统计量 1.4.1 充分统计量 1.4.2 完全统计量习题一第二章参数点估计 2.1 几个常用的估计准则 2.1.1 无偏估计 2.1.2 一致最小方差无偏估计 2.1.3 有效估计 2.1.4 相合估计 2.1.5 渐近相对效率 2.2 矩估计 2.3 最大似然估计 2.3.1 MLE的定义 2.3.2 MLE的相合性 2.3.3 EM算法 2.4 Bayes估计 2.4.1 Bayes公式 2.4.2 Bayes估计 2.4.3 共轭先验 2.4.4 经验Bayes 2.5 minimax估计习题二第三章假设检验与置信区间 3.1 假设检验问题概述 3.1.1 显著性检验思想 3.1.2 基本概念 3.1.3 p值 3.2 正态总体的检验 3.2.1 单样本情形 3.2.2 两样本情形 3.2.3 多样木问题和方差分析 3.3 最大功效检验 3.3.1 基本概念 3.3.2 N-P引理 3.3.3 一致最大功效检验 3.4 似然比检验

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