發表於2025-06-08
的定位是“基於測度論的數理統計學基礎教科書”,內容除預備知識外,主要是關於幾種基本統計推斷形式(點估計、區間估計、似設檢驗)的大小樣本理論和方法,另有一章講述綫性模型的初步理論。
《高等數理統計學》的zuida特色是習題及其提示的安排,占瞭近半的篇幅,其中除少量選摘自有關著作外,大半屬作者自創,有很高的參考學習價值。
《高等數理統計學》可作為高等學校數理統計專業的教材,也可供相關專業人員作為參考用書。
總序
序
第1章 預備知識
1.1 樣本空間與樣本分布族
1.2 統計決策理論的基本概念
1.3 統計量
1.4 統計量的充分性
附錄因子分解定理的證明
第2章 無偏估計與同變估計
2.1 風險一緻最小的無偏估計
2.2 cramer-Rao不等式
2.3 估計的容許性
2.4 同變估計
附錄
第3章 Bayes估計與Minimax估計
3.1 Bayes估計——統計決策的觀點
3.2 Bayes估計——統計推斷的觀點
3.3 Minimax估計
第4章 大樣本估計
4.1 相閤性
4.2 漸近正態性
4.3 極大似然估計
4.4 次序統計量
第5章 假設檢驗的優化理論
5.1 基本概念
5.2 一緻最優檢驗
5.3 無偏檢驗
5.4 不變檢驗
第6章 大樣本檢驗
6.1 似然比檢驗
6.2 擬閤優度檢驗
6.3 條件檢驗、置換檢驗與秩檢驗
第7章 區間估計
7.1 求區間估計的方法
7.2 區間估計的優良性
7.3 容忍區間與容忍限
7.4 區間估計的其他方法和理論
第8章 綫性統計模型
8.1 最小二乘估計
8.2 檢驗與區間估計
8.3 方差分析和協方差分析
附錄矩陣的廣義逆
習題
習題提示
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