點(diǎn)估計(jì)理論（第2版）

第一章準(zhǔn)備知識(shí)
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(shù)族
1.6充分統(tǒng)計(jì)量
1.7凸損失函數(shù)
1.8依概率收斂和分布收斂
1.9習(xí)題
1.10注記
第二章無偏性
2.1UMVU估計(jì)
2.2連續(xù)的一樣本和兩樣本問題
2.3離散分布
2.4非參數(shù)族
2.5信息不等式
2.6多參數(shù)情形和其它推廣
2.7習(xí)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(tài)分布)
3.5隨機(jī)效應(yīng)模型和混合模型
3.6指數(shù)線性模型
3.7有限總體抽樣模型
3.8習(xí)題..
3.9注記
第四章平均風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)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(jīng)驗(yàn)貝葉斯
4.7風(fēng)險(xiǎn)比較
4.8習(xí)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(jì)
5.2指數(shù)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(lián)立估計(jì)
5.5正態(tài)分布情形的收縮估計(jì)
5.6擴(kuò)展
5.7可容許性和完全類
5.8習(xí)題
5.9注記
第六章漸近最優(yōu)性
6.1大樣本估計(jì)之性能的評(píng)估
6.2漸近效率
6.3有效似然估計(jì)
6.4似然估計(jì)：多個(gè)根
6.5多參數(shù)情形
6.6應(yīng)用
6.7推廣
6.8貝葉斯估計(jì)的漸近效率
6.9習(xí)題
6.10注記
參考文獻(xiàn)
作者索引
名詞索引...