《統計推斷導引》是2001年8月科學出版社出版的圖書，作者是範金城，吳可法。
基本介紹
- 中文名：統計推斷導引
- 作者：範金城，吳可法
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2001年08月
- ISBN：7030089553
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書從數理統計的基本概念開始，較系統地講述了統計推斷的原理、方法和套用，內容包括統計基本知識概述、參數估計、假設檢驗、區間估計、非參數統計推斷、Bayes統計和統計決策。
圖書目錄
目錄
第一章統計基本知識概述
11統計學與數理統計
12樣本與樣本分布
121樣本與總體
122樣本分布與總體分布
123樣本空間與分布族
124參數與非參數分布族
13統計量與抽樣分布
131統計量
132抽樣分布
133次序統計量的分布
134常用統計分布族
14充分統計量
141充分統計量
142充分性判別法則
15指數族分布
151指數型分布族
152指數族的標準形式
153指數族的自然充分統計量
小結
習題一
第二章參數點估計
21估計量及其求法
211統計推斷的基本內容
212估計量
213矩估計法
214最大似然估計法
22一致最小方差無偏估計
221無偏估計
222零無偏估計法
223Rao-Blackwell定理
224完備統計量及其套用
23Cramér-Rao不等式
23lGR正則分布族
232單參數情形GR不等式
233多參數情形GR不等式
234優效估計與漸近優效估計
24大樣本性質
241點估計的相合性
242點估計的漸近正態性
243矩估計的大樣本性質
244似然方程根的大樣本性質
245多參數情形
25同變估計
251同變估計概念
252最優同變估計
253P11man估計
小結
習題二
第三章參數假設檢驗
31假設檢驗概述
311原假設和備擇假設
312檢驗統計量和臨界值
313拒絕域和檢驗函式
314兩類錯誤和功效函式
315Neyman-Pearson原則
32似然比檢驗法
321簡單假設檢驗問題的似然比檢驗
322假設檢驗與充分統計量
323一般假設檢驗問題的似然比檢驗
324似然比的漸近分布
33Neyman-Pearson基本引理
331似然比檢驗的優良性
332隨機化檢驗
3，33Neyman-Pearson基本引理
34一致最大功效檢驗
341檢驗的最優性
342單調似然比分布族
343單邊假設檢驗問題的叨砸，檢驗
344指數族分布的單邊假設檢驗
345(見皿檢驗不存在的情況
35雙邊假設檢驗
35幾個引理
352“Ho:θ≤θ1或θ≥θ2可換H1：θ1＜θ＜θ2的UMP檢驗”
353無偏檢驗
354單參數指數族雙邊假設UMPU檢驗
36多參數情況及正態總體參數檢驗
361多參數指數族的假設檢驗
362正態總體參數檢驗
小結
習題三
第四章區間估計
41區間估計及其求法
411區間估計基本概念
412樞軸量法
413假設檢驗法
414一般情況下的區間估計
42Neyman的置信區間
421一致最精確(UMA)置信區間
422一致最精確無偏(UMAU)置信區間
43F1Sher的信任區間
431信任分布
432信任區間
44統計覆蓋區間
441統計覆蓋區間概念
442常態分配的情況
443統計覆蓋上、下限的計算
小結
習題四
第五章非參數統計推斷
51估計的非參數方法
511次序統計量的充分完備性
512求UMVUE的U統計量法
513經驗分布函式對總體分布函式的逼近
52成對比較檢驗
521符號檢驗
522W1lcoxon帶號秩檢驗
53兩總體位置的比較檢驗
531中位數檢驗法
532W1lcoxon秩和檢驗
54分布擬合檢驗
541Pearson檢驗
542Kolmogorov檢驗
55兩總體同分布的檢驗
551遊程檢驗法
552Sm1rnov檢驗
56穩健性簡介
小結
習題五
第六章Bayes統計推斷
61先驗分布與後驗分布
611Bayes統計模型
612後驗分布
613Bayes統計推斷原則
614先驗分布的Bayes假設
62選取先驗分布的方法
621共扼分布方法
622不變先驗分布
623Jeffreys原則
624最大墒原則
625選取先驗分布方法小結
63Bayes參數估計
631最大後驗估計
632條件期望估計
633Bayes區間估計最大後驗密度區間估計
小結
習題六
第七章統計決策
s71統計決策模型
711統計決策問題的三要素
712統計決策函式及其風險函式
s72Bayes統計決策
721Bayes解
722參數點估計的Bayes解
723參數假設檢驗的Bayes解
724多決策問題的Bayes解
725區間估計的Bayes解舉例
73M1n1max決策
74容許決策
小結
習題七
參考文獻
附表 常用數理統計表
