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第一章概率论中的一些课题1

1.1 由随机变量或向量施行条件化1

1.2 随机向量的变换的分布理论4

1.3 关于正态总体子样的分布理论6

1.4 二元正态分布8

1.5 分布和矩的近似10

1.6 预测12

1.7 习题与补充13

第二章统计模型122

2.1 统计模型122

2.2 充分性123

2.3 指数族124

2.4 贝叶斯模型126

2.5 习题与补充129

第三章估计方法171

3.1 替代原理171

3.2 最小二乘法172

3.3 最大似然估计175

3.4 习题与补充179

第四章估计的比较——最优化理论223

4.1 估计的标准223

4.2 一致最小方差无偏估计224

4.3 信息不等式225

4.4 大子样理论227

4.5 无偏估计和最大似然估计的比较229

4.6 习题与补充230

5.1 精度、置信区间和界306

第五章从估计到置信区间和假设检验306

5.2 假设检验的基本原理307

5.3 置信方法和假设检验310

5.4 习题与补充311

第六章最优化检验与置信区间：似然比检验及有关方法349

6.1 Neyman-Pearson 引理349

6.2 一致最优势检验350

6.3 一致最大准确度置信界352

6.4 似然比及有关方法353

6.5 关于二元正态分布的似然比检验358

6.6 检验中的大子样近似360

6.7 习题与补充365

A.1 常用的几个不等式485

附录485

A.2随机变量的收敛方式487

A.3 大数定律与极限定理489

符号缩引491

表493

Ⅰ在正态密度下 z 左边的面积φ(z)493

Ⅱ(a) 自由度为 k=2,3,4,5的 x2分布的上尾概率495

Ⅱ(b) 自由度为 K 的 x2 分布的分位数x(1-a)496

Ⅲ ?分布的分位效t(1-a)497

Ⅳ ?分布的分位数f(1-a)498

Ⅴ Wilcoxon 假设分布504

Ⅵ ?分布函数表506

Ⅶ Wilcoxon 符号秩分布507

Ⅷ Spearman 统计量的分布510

Ⅸ Kolmogorov 统计量的临界值k？511