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内容简介:
《贝叶斯统计分析》是作者黄金超根据多年来对贝叶斯领域的研究成果及所积累的资料撰写而成,较为系统地介绍了贝叶斯统计学的理论基础及经验贝叶斯统计推断理论,其中相当一部分内容是作者新的成果。章是贝叶斯统计分析基础,简单介绍了贝叶斯统计相关基础理论知识;第二章介绍了经验贝叶斯统计方法和密度函数核估计及部分研究成果;第三至七章是作者的研究成果,详细介绍了weibull分布、Idmox分布、Cox分布、连续型单参数指数族分布、非指数分布、双指数分布等分布族相应参数的经验贝叶斯估计与检验问题,推广并改进了现有文献的相应结果。对贝叶斯统计分析研究工作感兴趣的读者认真研读《贝叶斯统计分析》后,可以较快地进入经验贝叶斯估计相关领域的研究工作。
书籍目录:
章 贝叶斯分析基础 §1.1 贝叶斯统计基本概念 1.1.1 三种信息 1.1.2 先验分布与后验分布 1.1.3 点估计问题 1.1.4 假设检验问题 1.1.5 区间估计问题 §1.2 先验分布的选取 1.2.1 主观概率 1.2.2 利用先验信息确定先验分布 1.2.3 无信息先验分布 1.2.4 共轭先验分布 §1.3 贝叶斯点估计 1.3.1 损失函数与风险函数 1.3.2 贝叶斯估计的定义 1.3.3 贝叶斯估计的误差 §1.4 贝叶斯区间估计 1.4.1 可信区间的定义 1.4.2 后验密度可信区间 §1.5 假设检验 1.5.1 贝叶斯假设检验 1.5.2 贝叶斯因子 1.5.3 简单假设对简单假设 1.5.4 复杂假设对复杂假设 1.5.5 简单假设对复杂假设 1.5.6 多重假设检验 §1.6 统计决策的若干个基本概念 1.6.1 统计决策三要素 1.6.2 风险函数与一致决策函数 1.6.3 贝叶斯期望损失与贝叶斯风险 §1.7 后验风险原则 1.7.1 后验风险的定义 1.7.2 后验风险与贝叶斯风险的关系 1.7.3 后验风险原则 §1.8 常用损失函数下的贝叶斯估计 1.8.1 在平方损失函数下的贝叶斯估计 1.8.2 在加权平方损失函数下的贝叶斯估计 1.8.3 在损失函数下的贝叶斯估计 1.8.4 在线性损失函数下的贝叶斯估计 §l.9 假设检验问题 1.9.1 假设检验 1.9.2 统计决策申的区间估计问题 §1.1 0Minimax决策第二章 经验贝叶斯方法和密度函数核估计 §2.1 经验贝叶斯方法 2.1.1 经验贝叶斯方法及定义 2.1.2 经验贝叶斯分类 §2.2 密度函数通常核估计 2.2.1 经验分布函数的定义和性质 2.2.2 概率函数及导函数的核估计的定义 2.2.3 密度函数的核估计的大样本性质 §2.3 密度函数递归核估计第三章 独立同分布样本下的经验Bayes估计 §3.1 非指数分布族参数的经验Bayes估计的收敛速度 3.1.1 引言 3.1.2 经验Bayes估计 3.1.3 若干引理及主要结果 3.1.4 例子 §3.2 Weibuu分布族刻度参数的经验Bayes估计 3.2.1 引言 3.2.2 经验Bayes估计 3.2.3 若干引理及主要结果 3.2.4 例子第四章 独立样本下的经验Bayes检验 §4.1 Weibull分布族刻度参数的经验Bayes检验 4.1.1 引.書 4.1.2 EB检验函数的构造 4.1.3 EB检验函数的渐近性及其收敛速度 4.1.4 双侧检验问题 4.1.5 例子 §4.2 连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验 4.2.1 引言 4.2.2 EB检验函数的构造 4.2.3 EB检验函数的大样本性质 4.2.4 例子 §4.3 一类Cox模型参数的经验Bayes检验 4.3.1 引言 4.3.2 EB检验函数的构造 4.3.2 EB检验函数的主要结果 4.3.4 例子第五章 递归核估计下几类分布族参数的经验Bayes检验 §5.1 Weibull分布族刻度参数的经验Bayes检验函数的收敛速度 5.1.1 引言 5.1.2 EB检验函数的构造 5.1.3 EB检验函数的收敛速度 5.1.4 例子 §5.2 Lomax分布族形状参数的经验Bayes检验函数的收敛速度 5.2.1 引言 5.2.2 EB检验函数的构造 5.2.3 EB检验函数的收敛速度 5.2.4 例子 §5.3 一类连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验函数 5.3.1 引言 5.3.2 EB检验函数的构造 5.3.3 EB检验函数的主要结果 5.3.4 例子 §5.4 Cox模型参数的经验:Bayes检验函数的收敛速度 5.4.1 引言 5.4.2 EB检验函数的构造 5.4.3 EB检验函数的收敛速度 5.4.4 例子 §5.5 一类改进的Cox模型参数的经验Bayes检验 5.5.1 引言 5.5.2 EB检验函数的构造 5.5.3 EB检验函数的收敛速度 5.5.4 例子第六章 递归核估计下几类分布族参数的经骏Bayes双侧检验 §6.1 Weibull分布族刻度参数的经验Bayes双侧检验 6.1.1 引言 6.1.2 EB检验函数的构造 6.1.3 EB检验函数的大样本性质 6.1.4 例子 §6.2 IOmax分布族形状参数的经验Bayes双侧检验 6.2.1 引言 6.2.2 EB检验函数的构造 6.2.3 EB检验函数的大样本性质 6. 2.4.例子 §6.3 连续型单参数指数族参数的经验Bayes双侧检验 6.3.1 引言 6.3.2 EB检验函数的构造 6. 3.3.EB检验函数的主要结果 6.3.4 例子 §6.4 一类Cox模型参数的经验Bayes双侧检验 6.4.1 引言 6. 4.2.EB检验函数的构造 6.4.3 EB检验函数的大样本性质 6.4.4 例子第七章 相依样本下两类分布族参数的经验Bayes统计推断 §7.1 NA样本下Weibull分布族刻度参数的经验Bayes检验 7.1.1 引言 7.1.2 EB检验函数的构造 7.1.3 EB检验函数的主要结果 7.1.4 双侧检验问题 7.1.5 例子 §7.2 两两NQD序列下Weibull分布族刻度参数的经验Bayes检验 7.2.1 引言 7.2.2 EB检验函数的构造 7.2.3 EB检验函数的主要结果 §7.3 NA样本下非指数分布族参数的经验Bayes估计 7.3.1 引言 7.3.2 经验Bayes估计 7.3.3 若干引理及主要结果 7.3.4 例子 §7.4 NA样本下双指数分布族位置参数的经验Bayes估计 7.4.1 引言 7.4.2 经验Bayes估计 7.4.3 若干引理及主要结果参考文献
作者介绍:
黄金超,男,1974年11月生,安徽凤阳人,理学硕士,滁州职业技术学院基础部副教授,主要从事应用统计与风险决策方面的研究工作,在《应用数学学报》《数学进展》《数学杂志》《数学研究》《东北师大学报(自然科学版)》《合肥工业大学学报(自然科学版)》等核心期刊上发表论文十余篇。主持安徽省高校自然科学基金项目两项,其中重点项目一项;主持安徽职业与成人教育学会课题一项;主持滁州职业技术学院校级重点规划课题一项;主持校级质量工程教学研究项目三项;参与多项省级科研与教学研究项目。
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:4分
主题深度:3分
文字风格:8分
语言运用:7分
文笔流畅:6分
思想传递:9分
知识深度:6分
知识广度:5分
实用性:8分
章节划分:7分
结构布局:9分
新颖与独特:3分
情感共鸣:4分
引人入胜:4分
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沉浸感:9分
事实准确性:5分
文化贡献:6分