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貝葉斯統(tǒng)計分析

貝葉斯統(tǒng)計分析

定 價:¥38.00

作 者: 黃金超 著
出版社: 安徽師范大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787567626904 出版時間: 2017-04-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 216 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《貝葉斯統(tǒng)計分析》是作者黃金超根據(jù)多年來對貝葉斯領域的研究成果及所積累的資料撰寫而成,較為系統(tǒng)地介紹了貝葉斯統(tǒng)計學的理論基礎及經(jīng)驗貝葉斯統(tǒng)計推斷理論,其中相當一部分內(nèi)容是作者新的成果。第一章是貝葉斯統(tǒng)計分析基礎,簡單介紹了貝葉斯統(tǒng)計相關基礎理論知識;第二章介紹了經(jīng)驗貝葉斯統(tǒng)計方法和密度函數(shù)核估計及部分研究成果;第三至七章是作者的研究成果,詳細介紹了weibull分布、Idmox分布、Cox分布、連續(xù)型單參數(shù)指數(shù)族分布、非指數(shù)分布、雙指數(shù)分布等分布族相應參數(shù)的經(jīng)驗貝葉斯估計與檢驗問題,推廣并改進了現(xiàn)有文獻的相應結(jié)果。對貝葉斯統(tǒng)計分析研究工作感興趣的讀者認真研讀《貝葉斯統(tǒng)計分析》后,可以較快地進入經(jīng)驗貝葉斯估計相關領域的研究工作。

作者簡介

暫缺《貝葉斯統(tǒng)計分析》作者簡介

圖書目錄

第一章 貝葉斯分析基礎
§1.1 貝葉斯統(tǒng)計基本概念
1.1.1 三種信息
1.1.2 先驗分布與后驗分布
1.1.3 點估計問題
1.1.4 假設檢驗問題
1.1.5 區(qū)間估計問題
§1.2 先驗分布的選取
1.2.1 主觀概率
1.2.2 利用先驗信息確定先驗分布
1.2.3 無信息先驗分布
1.2.4 共軛先驗分布
§1.3 貝葉斯點估計
1.3.1 損失函數(shù)與風險函數(shù)
1.3.2 貝葉斯估計的定義
1.3.3 貝葉斯估計的誤差
§1.4 貝葉斯區(qū)間估計
1.4.1 可信區(qū)間的定義
1.4.2 最大后驗密度可信區(qū)間
§1.5 假設檢驗
1.5.1 貝葉斯假設檢驗
1.5.2 貝葉斯因子
1.5.3 簡單假設對簡單假設
1.5.4 復雜假設對復雜假設
1.5.5 簡單假設對復雜假設
1.5.6 多重假設檢驗
§1.6 統(tǒng)計決策的若干個基本概念
1.6.1 統(tǒng)計決策三要素
1.6.2 風險函數(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險
§1.7 后驗風險最小原則
1.7.1 后驗風險的定義
1.7.2 后驗風險與貝葉斯風險的關系
1.7.3 后驗風險最小原則
§1.8 常用損失函數(shù)下的貝葉斯估計
1.8.1 在平方損失函數(shù)下的貝葉斯估計
1.8.2 在加權平方損失函數(shù)下的貝葉斯估計
1.8.3 在絕對損失函數(shù)下的貝葉斯估計
1.8.4 在線性損失函數(shù)下的貝葉斯估計
§l.9 假設檢驗問題
1.9.1 假設檢驗
1.9.2 統(tǒng)計決策申的區(qū)間估計問題
§1.1 0Minimax決策
第二章 經(jīng)驗貝葉斯方法和密度函數(shù)核估計
§2.1 經(jīng)驗貝葉斯方法
2.1.1 經(jīng)驗貝葉斯方法及定義
2.1.2 經(jīng)驗貝葉斯分類
§2.2 密度函數(shù)通常核估計
2.2.1 經(jīng)驗分布函數(shù)的定義和性質(zhì)
2.2.2 概率函數(shù)及導函數(shù)的核估計的定義
2.2.3 密度函數(shù)的核估計的大樣本性質(zhì)
§2.3 密度函數(shù)遞歸核估計
第三章 獨立同分布樣本下的經(jīng)驗Bayes估計
§3.1 非指數(shù)分布族參數(shù)的經(jīng)驗Bayes估計的收斂速度
3.1.1 引言
3.1.2 經(jīng)驗Bayes估計
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Bayes估計
3.2.1 引言
3.2.2 經(jīng)驗Bayes估計
3.2.3 若干引理及主要結(jié)果
3.2.4 例子
第四章 獨立樣本下的經(jīng)驗Bayes檢驗
§4.1 Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗Bayes檢驗
4.1.1 引.書
4.1.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
4.1.3 EB檢驗函數(shù)的漸近最優(yōu)性及其收斂速度
4.1.4 雙側(cè)檢驗問題
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Bayes檢驗
4.2.1 引言
4.2.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
4.2.3 EB檢驗函數(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Bayes檢驗
4.3.1 引言
4.3.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
4.3.2 EB檢驗函數(shù)的主要結(jié)果
4.3.4 例子
第五章 遞歸核估計下幾類分布族參數(shù)的經(jīng)驗Bayes檢驗
§5.1 Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗Bayes檢驗函數(shù)的收斂速度
5.1.1 引言
5.1.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
5.1.3 EB檢驗函數(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Bayes檢驗函數(shù)的收斂速度
5.2.1 引言
5.2.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
5.2.3 EB檢驗函數(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Bayes檢驗函數(shù)
5.3.1 引言
5.3.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
5.3.3 EB檢驗函數(shù)的主要結(jié)果
5.3.4 例子
§5.4 Cox模型參數(shù)的經(jīng)驗:Bayes檢驗函數(shù)的收斂速度
5.4.1 引言
5.4.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
5.4.3 EB檢驗函數(shù)的收斂速度
5.4.4 例子
§5.5 一類改進的Cox模型參數(shù)的經(jīng)驗Bayes檢驗
5.5.1 引言
5.5.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
5.5.3 EB檢驗函數(shù)的收斂速度
5.5.4 例子
第六章 遞歸核估計下幾類分布族參數(shù)的經(jīng)駿Bayes雙側(cè)檢驗
§6.1 Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗Bayes雙側(cè)檢驗
6.1.1 引言
6.1.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
6.1.3 EB檢驗函數(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Bayes雙側(cè)檢驗
6.2.1 引言
6.2.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
6.2.3 EB檢驗函數(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Bayes雙側(cè)檢驗
6.3.1 引言
6.3.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
6. 3.3.EB檢驗函數(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Bayes雙側(cè)檢驗
6.4.1 引言
6. 4.2.EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
6.4.3 EB檢驗函數(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Bayes統(tǒng)計推斷
§7.1 NA樣本下Weibull分布族刻度參數(shù)的經(jīng)驗Bayes檢驗
7.1.1 引言
7.1.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
7.1.3 EB檢驗函數(shù)的主要結(jié)果
7.1.4 雙側(cè)檢驗問題
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Bayes檢驗
7.2.1 引言
7.2.2 EB檢驗函數(shù)的構(gòu)造
7.2.3 EB檢驗函數(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Bayes估計
7.3.1 引言
7.3.2 經(jīng)驗Bayes估計
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Bayes估計
7.4.1 引言
7.4.2 經(jīng)驗Bayes估計
7.4.3 若干引理及主要結(jié)果
參考文獻

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