統(tǒng)計(jì)決策與貝葉斯分析

第1章 導(dǎo)論
1．1 基本概念
1．2 期望損失、決策函數(shù)及風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)
1．3 隨機(jī)化決策函數(shù)
1．4 決策原理
1．5 基礎(chǔ)問(wèn)題
1．6 充分統(tǒng)計(jì)量
習(xí)題1
第2章 效用與損失
2．1 效用函數(shù)
2．2 損失函數(shù)
習(xí)題2
第3章 先驗(yàn)分布的確定
3．1 主觀概率
3．2 有信息的先驗(yàn)確定
3．3 無(wú)信息先驗(yàn)的確定
3．4 最大熵先驗(yàn)
3．5 多層先驗(yàn)
習(xí)題3
第4章 貝葉斯分析
4．1 后驗(yàn)分布的計(jì)算
4．2 貝葉斯推斷
4．3 貝葉斯決策論
4．4 抽樣信息期望值
4．5 經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)
4．6 貝葉斯穩(wěn)健性
4．7 貝葉斯積分的計(jì)算
習(xí)題4
第5章 統(tǒng)計(jì)決策理論
5．1 引言
5．2 統(tǒng)計(jì)決策中的推斷問(wèn)題
5．3 極小化極大分析
5．4 貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則
5．5 不變性原理
5．6 完備類定理
5．7 不確定型決策
5．8 風(fēng)險(xiǎn)型決策法
習(xí)題5
第6章 貝葉斯在計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用
6．1 貝葉斯一元線性回歸模型
6．2 貝葉斯多元線性回歸模型
6．3 貝葉斯自回歸移動(dòng)平均模型
習(xí)題6
第7章 貝葉斯分析的軟件實(shí)現(xiàn)
7．1 winBUGS軟件基本介紹
7．2 winBUGS軟件的仿真分析和案例分析
習(xí)題7
附錄
參考文獻(xiàn)