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點估計理論(第2版)(簡體書)
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點估計理論(第2版)(簡體書)

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本書為二版,增加了同變Bayes估計、多層Bayes估計和經驗Bayes估計以及它們的比較。還增加了關於信息不等式、同時估計和壓縮估計的新近進展的內容。

作者簡介

作者:(美國)萊曼 (美國)卡塞拉

E.L.Lehmann是美國加州大學Berkley分校的名譽退休教授,美國國家科學院院士,同時是荷蘭蘭登大學和芝加哥大學名譽學位的獲得者。

目次

第一章 準備知識 1.1 問題 1.2 測度論與積分 1.3 概率論 1.4 群族 1.5 指數族 1.6 充分統計量 1.7 凸損失函數 1.8 依概率收斂和分布收斂 1.9 習題 1.10 注記第二章 無偏性 2.1 UMVU估計 2.2 連續的一樣本和兩樣本問題 2.3 離散分布 2.4 非參數族 2.5 信息不等式 2.6 多參數情形和其它推廣 2.7 習題 2.8 注記第三章 同變性原理 3.1 例子 3.2 同變性原理 3.3 位置一刻度族 3.4 線性模型(正態分布) 3.5 隨機效應模型和混合模型 3.6 指數線性模型 3.7 有限總體抽樣模型 3.8 習題 3.9 注記第四章 平均風險優良性 4.1 引言 4.2 例子 4.3 單層貝葉斯 4.4 同變貝葉斯 4.5 多層貝葉斯 4.6 經驗貝葉斯 4.7 風險比較 4.8 習題 4.9 注記第五章 極小極大和可容許性 5.1 極小極大估計 5.2 指數族的可容許性和極小極大性 5.3 群族的可容許性和極小極大性.. 5.4 聯立估計 5.5 正態分布情形的收縮估計 5.6 擴展 5.7 可容許性和完全類 5.8 習題 5.9 注記第六章 漸近最優性 6.1 大樣本估計之性能的評估 6.2 漸近效率 6.3 有效似然估計 6.4 似然估計:多個根 6.5 多參數情形 6.6 應用 6.7 推廣 6.8 貝葉斯估計的漸近效率 6.9 習題 6.10 注記參考文獻作者索引名詞索引

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