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参数的E-Bayes估计法理论及相关问题研究 版权信息
- ISBN：9787567021082
- 条形码：9787567021082 ; 978-7-5670-2108-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
参数的E-Bayes估计法理论及相关问题研究 内容简介
把统计学的一个分支--贝叶斯统计作为“全球九大开拓性新兴科技领域”之一，这充分说明了统计学(特别是贝叶斯统计)对于未来科技发展的重要作用。这也应该引起我国有关部门、相关人士的高度重视。本书对E-Bayes估计及其应用及其相关问题进行了一些研究。具体内容包括经典统计与贝叶斯统计的比较、先验分布和后验分布、参数估计和假设检验、Pareto分布形状参数的E-Bayes估计及其应用等。本书适合数学专业的研究者和教学工作者阅读与参考。
参数的E-Bayes估计法理论及相关问题研究 目录
上篇 Bayes统计推断基础 第1章 绪论 1.1 经典统计与贝叶斯统计的比较 1.1.1 经典统计的缺陷 1.1.2 对经典学派的批评 1.1.3 对贝叶斯方法的批评 1.1.4 贝叶斯统计存在的问题 1.2 从一个例子来看经典统计与贝叶斯统计 1.2.1 基于R语言的一个例子 1.2.2 频率学派方法 1.2.3 贝叶斯学派方法 1.3 贝叶斯统计的兴起与发展 1.4 贝叶斯统计的广泛应用 1.4.1 促进了统计科学自身的发展 1.4.2 在经济、金融和保险中的应用 1.4.3 在生物、医学、生态学中的应用 1.4.4 在可靠性中的应用 1.4.5 在机器学习中的应用 1.4.6 贝叶斯定理成为Google计算的新力量 1.4.7 应用贝叶斯方法搜寻失联航班 1.5 贝叶斯统计的今天和明天 1.5.1 客观贝叶斯分析 1.5.2 主观贝叶斯分析 1.5.3 稳健贝叶斯分析 1.5.4 频率贝叶斯分析 1.5.5 拟贝叶斯分析 1.6 参数的E-Bayes估计法概述 1.6.1 提出E-Bayes估计法的背景 1.6.2 E-Bayes估计法概述 1.6.3 一个超参数情形 1.6.4 两个超参数情形 1.7 参数的M-Bayes可信限的定义 1.7.1 单测M-Bayes可信限 1.7.2 双测M-Bayes可信限 1.8 本书的内容安排 第2章 先验分布和后验分布 2.1 统计推断的基础 2.2 贝叶斯定理 2.2.1 事件形式的贝叶斯定理 2.2.2 随机变量形式的贝叶斯定理 2.3 共轭先验分布 2.3.1 共轭先验分布的定义 2.3.2 后验分布的计算 2.3.3 常用的共轭先验分布 2.4 充分统计量 2.4.1 经典统计中充分统计量的定义和判断 2.4.2 贝叶斯统计中充分统计量的判断 2.5 常用分布列表 第3章 参数估计和假设检验 …… 第4章 先验分布的选取下篇 参数的E-Bayes估计法及其应用 第5章 Pareto分布形状参数的E-Bayes估计及其应用 第6章 Poisson分布参数的E-Bayes估计及其应用 第7章 指数分布参数的E-Bayes估计及其应用 第8章 失效概率的E-Bayes估计及其应用参考文献
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