貝葉斯統(tǒng)計(jì)分析

第一章 貝葉斯分析基礎(chǔ)
§1．1 貝葉斯統(tǒng)計(jì)基本概念
1．1．1 三種信息
1．1．2 先驗(yàn)分布與后驗(yàn)分布
1．1．3 點(diǎn)估計(jì)問題
1．1．4 假設(shè)檢驗(yàn)問題
1．1．5 區(qū)間估計(jì)問題
§1．2 先驗(yàn)分布的選取
1．2．1 主觀概率
1．2．2 利用先驗(yàn)信息確定先驗(yàn)分布
1．2．3 無信息先驗(yàn)分布
1．2．4 共軛先驗(yàn)分布
§1．3 貝葉斯點(diǎn)估計(jì)
1．3．1 損失函數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)
1．3．2 貝葉斯估計(jì)的定義
1．3．3 貝葉斯估計(jì)的誤差
§1．4 貝葉斯區(qū)間估計(jì)
1．4．1 可信區(qū)間的定義
1．4．2 最大后驗(yàn)密度可信區(qū)間
§1．5 假設(shè)檢驗(yàn)
1．5．1 貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)
1．5．2 貝葉斯因子
1．5．3 簡單假設(shè)對(duì)簡單假設(shè)
1．5．4 復(fù)雜假設(shè)對(duì)復(fù)雜假設(shè)
1．5．5 簡單假設(shè)對(duì)復(fù)雜假設(shè)
1．5．6 多重假設(shè)檢驗(yàn)
§1．6 統(tǒng)計(jì)決策的若干個(gè)基本概念
1．6．1 統(tǒng)計(jì)決策三要素
1．6．2 風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)與一致最優(yōu)決策函數(shù)
1．6．3 貝葉斯期望損失與貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)
§1．7 后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小原則
1．7．1 后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的定義
1．7．2 后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)與貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系
1．7．3 后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小原則
§1．8 常用損失函數(shù)下的貝葉斯估計(jì)
1．8．1 在平方損失函數(shù)下的貝葉斯估計(jì)
1．8．2 在加權(quán)平方損失函數(shù)下的貝葉斯估計(jì)
1．8．3 在絕對(duì)損失函數(shù)下的貝葉斯估計(jì)
1．8．4 在線性損失函數(shù)下的貝葉斯估計(jì)
§l．9 假設(shè)檢驗(yàn)問題
1．9．1 假設(shè)檢驗(yàn)
1．9．2 統(tǒng)計(jì)決策申的區(qū)間估計(jì)問題
§1．1 0Minimax決策
第二章 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法和密度函數(shù)核估計(jì)
§2．1 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法
2．1．1 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法及定義
2．1．2 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯分類
§2．2 密度函數(shù)通常核估計(jì)
2．2．1 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的定義和性質(zhì)
2．2．2 概率函數(shù)及導(dǎo)函數(shù)的核估計(jì)的定義
2．2．3 密度函數(shù)的核估計(jì)的大樣本性質(zhì)
§2．3 密度函數(shù)遞歸核估計(jì)
第三章 獨(dú)立同分布樣本下的經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
§3．1 非指數(shù)分布族參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)的收斂速度
3．1．1 引言
3．1．2 經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
3．1．3 若干引理及主要結(jié)果
3．1．4 例子
§3．2 Weibuu分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
3．2．1 引言
3．2．2 經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
3．2．3 若干引理及主要結(jié)果
3．2．4 例子
第四章 獨(dú)立樣本下的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
§4．1 Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
4．1．1 引．書
4．1．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
4．1．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的漸近最優(yōu)性及其收斂速度
4．1．4 雙側(cè)檢驗(yàn)問題
4．1．5 例子
§4．2 連續(xù)型單參數(shù)指數(shù)族參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
4．2．1 引言
4．2．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
4．2．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的大樣本性質(zhì)
4．2．4 例子
§4．3 一類Cox模型參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
4．3．1 引言
4．3．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
4．3．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的主要結(jié)果
4．3．4 例子
第五章 遞歸核估計(jì)下幾類分布族參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
§5．1 Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)函數(shù)的收斂速度
5．1．1 引言
5．1．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
5．1．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的收斂速度
5．1．4 例子
§5．2 Lomax分布族形狀參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)函數(shù)的收斂速度
5．2．1 引言
5．2．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
5．2．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的收斂速度
5．2．4 例子
§5．3 一類連續(xù)型單參數(shù)指數(shù)族參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)函數(shù)
5．3．1 引言
5．3．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
5．3．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的主要結(jié)果
5．3．4 例子
§5．4 Cox模型參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)：Bayes檢驗(yàn)函數(shù)的收斂速度
5．4．1 引言
5．4．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
5．4．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的收斂速度
5．4．4 例子
§5．5 一類改進(jìn)的Cox模型參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
5．5．1 引言
5．5．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
5．5．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的收斂速度
5．5．4 例子
第六章 遞歸核估計(jì)下幾類分布族參數(shù)的經(jīng)駿Bayes雙側(cè)檢驗(yàn)
§6．1 Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes雙側(cè)檢驗(yàn)
6．1．1 引言
6．1．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
6．1．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的大樣本性質(zhì)
6．1．4 例子
§6．2 IOmax分布族形狀參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes雙側(cè)檢驗(yàn)
6．2．1 引言
6．2．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
6．2．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的大樣本性質(zhì)
6． 2．4．例子
§6．3 連續(xù)型單參數(shù)指數(shù)族參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes雙側(cè)檢驗(yàn)
6．3．1 引言
6．3．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
6． 3．3．EB檢驗(yàn)函數(shù)的主要結(jié)果
6．3．4 例子
§6．4 一類Cox模型參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes雙側(cè)檢驗(yàn)
6．4．1 引言
6． 4．2．EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
6．4．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的大樣本性質(zhì)
6．4．4 例子
第七章 相依樣本下兩類分布族參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes統(tǒng)計(jì)推斷
§7．1 NA樣本下Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
7．1．1 引言
7．1．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
7．1．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的主要結(jié)果
7．1．4 雙側(cè)檢驗(yàn)問題
7．1．5 例子
§7．2 兩兩NQD序列下Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes檢驗(yàn)
7．2．1 引言
7．2．2 EB檢驗(yàn)函數(shù)的構(gòu)造
7．2．3 EB檢驗(yàn)函數(shù)的主要結(jié)果
§7．3 NA樣本下非指數(shù)分布族參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
7．3．1 引言
7．3．2 經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
7．3．3 若干引理及主要結(jié)果
7．3．4 例子
§7．4 NA樣本下雙指數(shù)分布族位置參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
7．4．1 引言
7．4．2 經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)
7．4．3 若干引理及主要結(jié)果
參考文獻(xiàn)