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第一章 预备知识1

1.1 样本空间与样本分布族1

序言3

1.2 统计决策理论的基本概念11

1.3 统计量17

1.4 统计量的充分性32

附录47

第二章 无偏估计与同变估计53

2.1 风险一致最小的无偏估计54

2.2 Cramer-Rao不等式72

2.3 估计的容许性82

2.4 同变估计89

附录100

第三章 Bayes估计与Minimax估计104

3.1 Bayes估计--统计决策的观点104

3.2 Bayes估计--统计推断的观点121

3.3 Minimax估计129

第四章 大样本估计133

4.1 相合性135

4.2 渐近正态性146

4.3 极大似然估计155

4.4 次序统计量180

第五章 假设检验的优化理论191

5.1 基本概念191

5.2 一致最优检验195

5.3 无偏检验206

5.4 不变检验221

第六章 大样本检验230

6.1 似然比检验230

6.2 拟合优度检验237

6.3 条件检验，置换检验与秩检验253

第七章 区间估计291

7.1 求区间估计的方法293

7.2 区间估计的优良性301

7.3 容忍区间与容忍限314

7.4 区间估计的其他方法和理论322

第八章 线性统计模型334

8.1 最小二乘估计337

8.2 检验与区间估计353

8.3 方差分析和协方差分析367

附录383

习题388

习题提示475