《实用统计决策与 Bayes 分析》

第一章二人零和有限博奕1

1.1基本概念1

1.2最优纯策略2

1.3混合扩充—随机博奕6

1.4有限博奕的解法10

第二章统计决策基本原理16

2.1统计决策问题的定义16

2.2 Bayes判决原理和判决法则25

2.3最小最大原理与判决法则41

第三章在经济管理中的应用47

3.1非确定性（纯行动）的最小最大决策法47

3.2没有附加信息（观察数据）的风险型决策法49

3.3具有观察数据（附加信息）的风险型决策法52

第四章先验信息与主观概率70

4.1基本概念70

4.2主观确定先验密度的方法71

4.3无信息先验74

4.4确定先验的最大熵方法79

4.5利用边际分布确定先验82

4.6确定先验的相互信息原理88

第五章Bayes分析基础94

5.1后验分布的计算94

5.2 Bayes决策与后验分析103

5.3 Bayes决策法则的推广123

5.4可容许性126

5.5 Bayes稳健性131

第六章经验Bayes分析与科学建模的Bayes推断142

6.1引言142

6.2非参数经验Bayes分析143

6.3参数经验Bayes分析153

6.4在科学建模中的Bayes推断172

第七章分级Bayes分析178

7.1分级先验178

7.2分级Bayes分析180

7.3正态均值的Bayes分析182

第八章Bayes线性回归模型的估计和灵敏度分析193

8.1一般Bayes线性模型及其灵敏度分析193

8.2分级回归模型及其灵敏度分析201

8.3补充和附注209

第九章一般原理概述214

9.1引言214

9.2 Bayes法则与可容许性216

9.3极小极大法则219

9.4完全类定理224

9.5 Neyman-Pearson理论与决策理论的应用225

参考文献230