陈希孺老先生的书逻辑严谨，详细定理公式的推导，对于研究生阶段学习高等数理统计学是一本不错的教材。陈老先生其他的书也很不错，值得认真的品读。

本书的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”。内容除预备知识外，其主体是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、假设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。凡是只宜在专门课程中展开讨论的内容，则一律不列入。这些看目次即可了然，故不在此细加说明了。 书中习题及提示占了近半的篇幅，从写作时间言，则占了四分之三以上。总计得题五百，若计小题，则不止千数。其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创。有时一题之设，累日始成，可以说倾注了不少心力。这样做完全是因为，多做习题，尤其是多做难题，对掌握并熟练数理统计学基本的论证方法和技巧，有着不可替代的重要性。

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高等数理统计茆诗松答案

本书包括十五章与一个附录。前三章重点介绍现代统计所需的概率理论、分布理论与渐进理论，第4章介绍现代统计的数据降维思想。第5章到第8章介绍现代统计的各种估计理论，依次包括极大似然估计、准极大似然估计、矩估计与广义矩估计、贝叶斯估计。第9章到第11章介绍现代统计的假设检验理论，依次包括假设检验的基本理论、参数模型检验、非参数模型检验。第12章介绍区间估计的基本理论，第13章介绍方差分析，第14章介绍回归分析的基本理论，第15章介绍回归分析的高级理论与应用（包括结构突变的检验、分块回归、多重共线性、广义最小二乘估计、异方差、工具变量估计等）。我们在附录里简单介绍了本书所需要的矩阵知识。

陈希孺院士的经典书籍。 《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断形式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。 《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。 《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。 总序 序 第1章 预备知识 1．1 样本空间与样本分布族 1．2 统计决策理论的基本概念 1．3 统计量 1．4 统计量的充分性 附录因子分解定理的证明 第2章 无偏估计与同变估计 2．1 风险一致最小的无偏估计 2．2 cramer-Rao不等式 2．3 估计的容许性 2．4 同变估计 附录 第3章 Bayes估计与Minimax估计 3．1 Bayes估计——统计决策的观点 3．2 Bayes估计——统计推断的观点 3．3 Minimax估计 第4章 大样本估计 4．1 相合性 4．2 渐近正态性 4．3 极大似然估计 4．4 次序统计量 第5章 假设检验的优化理论 5．1 基本概念 5．2 一致最优检验 5．3 无偏检验 5．4 不变检验 第6章 大样本检验 6．1 似然比检验 6．2 拟合优度检验 6．3 条件检验、置换检验与秩检验 第7章 区间估计 7．1 求区间估计的方法 7．2 区间估计的优良性 7．3 容忍区间与容忍限 7．4 区间估计的其他方法和理论 第8章 线性统计模型 8．1 最小二乘估计 8．2 检验与区间估计 8．3 方差分析和协方差分析 附录矩阵的广义逆 习题

高等数理统计（茆诗松，王静龙，濮晓龙）。

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