数理统计学导论（英文版·第7版）

　　Preface
　　1 Probability and Distributio 
　　1.1 Introduction
　　1.2 Set Theory
　　1.3 The Probability Set Function
　　1.4 Conditional Probability and Independence
　　1.5 Random Variables
　　1.6 Discrete Random Variables
　　1.6.1 na formatio 
　　1.7 Continuous Random Variables
　　1.7.1 naDSformatio 
　　1.8 Expectation of a Random Variable
　　1.9 Some Special Expectatio 
　　1.10 Important Inequalities
　　2 Multivariate Distributio 
　　2.1 Distributio  of Two Random Variables
　　2.1.1Expectation
　　2.2 na formatio ：Bivariate Random Variables
　　2.3 Conditional Distributio  and Expectatio 
　　2.4 The Correlation Coefficient
　　2.5 Independent Random Variables
　　2.6 Exte ion to Several Random Variables
　　2.6.1*Multivariate Variance-Covariance Matrix
　　2.7 na formatio  for Several Random Variables
　　2.8 Linear Combinatio  of Random Variables
　　3 Some Special Distributio 
　　3.1 The Binomial and Related Distributio 
　　3.2 The Poisson Distribution
　　3.3 The Г，χ2，andβ Distributio 
　　3.4 The Normal Distribution
　　3.4.1Contaminated Normals
　　3.5 The Multivariate Normal Distribution
　　3.5.1*Applicatio 
　　3.6 t-and F-Distributio 
　　3.6.1 The t-distribution
　　3.6.2 The F-distribution
　　3.6.3 Student’S Theorem
　　3.7 Mixture Distributio 
　　4 Some Elementary Statistical Inferences
　　4.1 Sampling and Statistics
　　4.1.1 Histogram Estimates of pmfs and pdfs
　　4.2 Confidence Intervals
　　4.2.1Confidence Intervals for Difference in Mea 
　　4.2.2Confidence Interval for Difference in Proportio 
　　4.3 Confidence Intervals for Paramete  of Discrete Distributio 
　　4.4 CIrder Statistics
　　4.4.1Quantiles
　　4.4.2Confidence Intervals for Quantiles
　　4.5 Introduction to Hypothesis Testing
　　4.6 Additional Comments About Statistical Tests
　　4.7 Chi-Square Tests
　　4.8 The Method of Monte Carlo
　　4.8.1 Accept-Reject Generation Algorithm
　　4.9 Bootstrap Procedures
　　4.9.1 Percentile Bootstrap Confidence Intervals
　　4.9.2Bootstrap Testing Procedures
　　4.10 *Tolerance Limits for Distributio 
　　5 Co istency and Limiting Distributio 
　　5.1 Convergence in Probability
　　5.2 Convergence in Distribution
　　5.2.1Bounded in Probability
　　5.2.2 △-Method
　　5.2.3 Moment Generating Function Technique
　　5.3 Central Limit Theorem
　　5.4 *Exte io  to Multivariate Distributio 
　　6 Maximum Likelihood Methods
　　6.1 Maximum Likeli.hood Estimation
　　6.2 Rao-Cram6r Lower Bound and E伍ciency
　　6.3 Maximum Likelihood Tests
　　6.4 Multiparameter Case：Estimation
　　6.5 Multiparameter Case：Testing
　　6.6 The EM Algorithm
　　7 Sufficiency
　　7.1 Measures of Quality of Estimato 
　　7.2 A Su伍cient Statistic for a Parameter
　　7.3 Properties of a Sufficient Statistic
　　7.4 Completeness and Uniqueness
　　7.5 The Exponential Class of Distributio 
　　7.6 Functio  of a Parameter
　　7.7 The Cuse of Several Paramete 
　　7.8 Minimal Sufficiency and Ancillary Statistics
　　7.9 Sufficiency,Completeness.and Independence
　　8 Optimal Tests of Hypotheses
　　8.1 Most Powerful Tests
　　8.2 Uniformly Most Powerful Tests
　　8.3 Likelihood Ratio Tests
　　8.4 The Sequential Probability Ratio Test
　　8.5Minimax and Classification Procedures
　　8.5.1 Minimax Procedures
　　8.5.2 Classification
　　9 Inferences About Normal MOdels
　　9.1 Quadratic Forms
　　9.2 One-Way ANOVA
　　9.3 Noncentralχ2and F-Distributio 
　　9.4 Multiple Compariso 
　　9.5 The Analysis of Variance
　　9.6 A Regression Problem
　　9.7 A Test of Independence
　　9.8 The Distributio  of Certain Quadratic Forms
　　9.9 The Independence of Certain Quadratic Forills
　　10 Nonparametric and Robust Statistics
　　10.1 Location Models
　　10.2 Sample Median and the Sign Test
　　10.2.1 Asymptotic Relative Efficiency
　　10.2.2 Estimating Equatio  Based on the Sign Test
　　10.2.3 Confidence Interval for the Median
　　10.3 Signed-Rank Wilcoxon
　　10.3.1 Asymptotic Relative Emciency
　　10.3.2 Estimating Equatio  Based on Signed-Rank Wilcoxon
　　10.3.3 Confidence Interval for the Median
　　10.4 Mann-Whitnev-Wilcoxon Procedure
　　10.4.1 Asymptotic Relative Efficiency
　　10.4.2 Estimating Equatio  Based on the Mann-Whitney-Wilcoxon
　　10.4.3 Confidence Interval for the Shift Parameter △
　　10.5 General Rank Scores
　　10.5.1 Efficacy
　　10.5.2 Estimating Equatio  Based on General Scores
　　10.5.3 0ptimization：Best Estimates
　　10.6 Adaptive Procedures
　　10.7 Simple Linear Model
　　10.8 Measures of Association
　　10.8.1 Kendall’S т
　　10.8.2 Spearman’S Rho
　　10.9 Robust Concepts
　　10.9.1 Location Model
　　10.9.2 Linear Model
　　11 Bayesian Statistics
　　11.1 Subjective Probability
　　11.2 Bayesian Procedures
　　11.2.1 Prior and Posterior Distributio 
　　11.2.2 Bayesian Point Estimation
　　11.2.3 Bayesian Interval Estimation
　　11.2.4 Bayesian Testing Procedures
　　11.2.5 Bayesian Sequential Procedures
　　11.3 More Bayesian Terminology and Ideas
　　11.4 Gibbs Sampler
　　11.5 Modern Bayesian Methods
　　11.5.1 Empirical Bayes
　　A Mathematical Comments
　　A.1 Regularity Conditio 
　　A.2 Sequences
　　B R Functio 
　　C Tables of Distributio 
　　D Lists of Common Distributio 
　　E References
　　F A we  to Selected Exercisds
　　Index

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