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点估计理论（第2版）
作者：（美）E.L.Lehmann，（美）George Casella著；郑忠国，蒋建成，童行伟译；郑忠国译
出版社：中国统计出版社
出版时间：2005-08-01
ISBN：9787503745577
定价：¥45.00
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内容简介
本书是论述欧氏样本空间中的点估计问题，是古典统计的经典教材。1983年第一版，1998年第二版。本书主要内容有：基础知识、无偏性、同变性原理、平均风险优良性、极小极大和可容许性、渐进最优性等共六章。.本书强调理论与应用并重，尽量避免冗繁的数学公式推倒，力图把统计思想与方法传授给学生，注意论述近代估计理论的最新成果。本书是在统计理论或应用领域进行科学研究的学生的很好的入门书，可作为统计系和数学系概率统计专业研究生及高年级大学生的教材或参考书。...
作者简介
E.L.Lehmann是美国加州大学Berkley分校的名誉退休教授，美国国家科学院院士，同时是荷兰兰登大学和芝加哥大学名誉学位的获得者。
目录
第一章准备知识
1.1问题.
1.2测度论与积分
1.3概率论
1.4群族
1.5指数族
1.6充分统计量
1.7凸损失函数
1.8依概率收敛和分布收敛
1.9习题
1.10注记
第二章无偏性
2.1UMVU估计
2.2连续的一样本和两样本问题
2.3离散分布
2.4非参数族
2.5信息不等式
2.6多参数情形和其它推广
2.7习题
2.8注记
第三章同变性原理
3.1例子
3.2同变性原理
3.3位置一刻度族
3.4线性模型(正态分布)
3.5随机效应模型和混合模型
3.6指数线性模型
3.7有限总体抽样模型
3.8习题..
3.9注记
第四章平均风险优良性
4.1引言
4.2例子
4.3单层贝叶斯
4.4同变贝叶斯
4.5多层贝叶斯
4.6经验贝叶斯
4.7风险比较
4.8习题
4.9注记
第五章极小极大和可容许性
5.1极小极大估计
5.2指数族的可容许性和极小极大性
5.3群族的可容许性和极小极大性
5.4联立估计
5.5正态分布情形的收缩估计
5.6扩展
5.7可容许性和完全类
5.8习题
5.9注记
第六章渐近最优性
6.1大样本估计之性能的评估
6.2渐近效率
6.3有效似然估计
6.4似然估计：多个根
6.5多参数情形
6.6应用
6.7推广
6.8贝叶斯估计的渐近效率
6.9习题
6.10注记
参考文献
作者索引
名词索引...
1.1问题.
1.2测度论与积分
1.3概率论
1.4群族
1.5指数族
1.6充分统计量
1.7凸损失函数
1.8依概率收敛和分布收敛
1.9习题
1.10注记
第二章无偏性
2.1UMVU估计
2.2连续的一样本和两样本问题
2.3离散分布
2.4非参数族
2.5信息不等式
2.6多参数情形和其它推广
2.7习题
2.8注记
第三章同变性原理
3.1例子
3.2同变性原理
3.3位置一刻度族
3.4线性模型(正态分布)
3.5随机效应模型和混合模型
3.6指数线性模型
3.7有限总体抽样模型
3.8习题..
3.9注记
第四章平均风险优良性
4.1引言
4.2例子
4.3单层贝叶斯
4.4同变贝叶斯
4.5多层贝叶斯
4.6经验贝叶斯
4.7风险比较
4.8习题
4.9注记
第五章极小极大和可容许性
5.1极小极大估计
5.2指数族的可容许性和极小极大性
5.3群族的可容许性和极小极大性
5.4联立估计
5.5正态分布情形的收缩估计
5.6扩展
5.7可容许性和完全类
5.8习题
5.9注记
第六章渐近最优性
6.1大样本估计之性能的评估
6.2渐近效率
6.3有效似然估计
6.4似然估计：多个根
6.5多参数情形
6.6应用
6.7推广
6.8贝叶斯估计的渐近效率
6.9习题
6.10注记
参考文献
作者索引
名词索引...
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