数理统计引论

序言
第一章 预备知识
1.1 χ2分布，t分布，F分布
1.2 指数分布族
1.3 条件期望和条件概率
1.4 统计判决的基本概念
1.5 充分统计量
1.6 完全统计量
第二章 点估计
2.1 无偏估计
2.2 CramerRao型不等式
2.3 Bayes估计和Minimax估计
2.4 不变估计与可容许估计
2.5 大样本理论的基本概念
2.6 矩估计和极大似然估计
2.7 序贯点估计
第三章 假设检验
3.1 基本概念
3.2 一致最优检验
3.3 一致最优的无偏检验
3.4 不变检验
3.5 拟合优度检验
3.6 似然比检验
3.7 序贯检验
第四章 区间估计
4.1 置信区间与置信界
4.2 Bayes方法和信仰推断法
4.3 序贯区间估计
第五章 线性模型
5.1 引言
5.2 最小二乘估计
5.3 线性假设的检验与可估函数的区间估计
5.4 回归分析，方差分析，协方差分析
5.5 线性估计类
5.6 大样本理论
附录 关于矩阵的广义逆
第六章 非参数统计
6.1 次序统计量与极值分布
6.2 U-统计量
6.3 秩次统计量
6.4 置换检验
6.5 非参数检验的功效
习题
参考文献