简介
目录
第一章 数 据
§1数据的描述
§2数据分布位置的度量
§3数据分布密集与分散程度的度量
§4对称与偏斜度
第二章 随机变量
§1随机事件与概率
§2随机变量的分布和数字特征
§3母函数
§4概率母函数
§5矩母函数
第三章 随机向量
§1二维随机向量的分布
§2随机向量的数字特征
§3n维随机向量
§4独立随机变量的和
§5随机变量的条件分布
§6条件数学期望
第四章 大数定律
§1切比雪夫不等式
§2中心极限定理
§3大数定律
第五章 参数估计和假设检验
§1抽样分布
§2点估计
§3区间估计
§4假设检验
§5正态总体的假设检验
§6分布拟合检验
第六章 一元线性回归
§1一元线性回归模型
§2a和b的估计
§3a2的估计
第七章 风险模型
§1概述
§2集合风险模型
§3复合风险模型G（x）的计算
§4个体风险模型
§5参数变动／不确定性
第八章 贝叶斯统计推断与经验贝叶斯置信度理论
§1贝叶斯统计推断
§2经验贝叶斯置信度理论的基本思想
§3贝叶斯置信度
§4经验贝叶斯置信度理论：模型1
§5经验贝叶斯置信度理论：模型2
附录：常用数理统计表
后记
§1数据的描述
§2数据分布位置的度量
§3数据分布密集与分散程度的度量
§4对称与偏斜度
第二章 随机变量
§1随机事件与概率
§2随机变量的分布和数字特征
§3母函数
§4概率母函数
§5矩母函数
第三章 随机向量
§1二维随机向量的分布
§2随机向量的数字特征
§3n维随机向量
§4独立随机变量的和
§5随机变量的条件分布
§6条件数学期望
第四章 大数定律
§1切比雪夫不等式
§2中心极限定理
§3大数定律
第五章 参数估计和假设检验
§1抽样分布
§2点估计
§3区间估计
§4假设检验
§5正态总体的假设检验
§6分布拟合检验
第六章 一元线性回归
§1一元线性回归模型
§2a和b的估计
§3a2的估计
第七章 风险模型
§1概述
§2集合风险模型
§3复合风险模型G（x）的计算
§4个体风险模型
§5参数变动／不确定性
第八章 贝叶斯统计推断与经验贝叶斯置信度理论
§1贝叶斯统计推断
§2经验贝叶斯置信度理论的基本思想
§3贝叶斯置信度
§4经验贝叶斯置信度理论：模型1
§5经验贝叶斯置信度理论：模型2
附录：常用数理统计表
后记
风险统计基础
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