| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 变点问题的研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 变点问题的一般研究方法 | 第9-12页 |
| 1.3.1 最小二乘法 | 第9-10页 |
| 1.3.2 局部比较法 | 第10-11页 |
| 1.3.3 Bayes方法 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的工作及创新点 | 第12-14页 |
| 1.4.1 本文的工作 | 第12页 |
| 1.4.2 创新之处 | 第12-14页 |
| 2 Bayes统计 | 第14-18页 |
| 2.1 Bayes统计的发展 | 第14-15页 |
| 2.1.1 Bayes统计的争论 | 第14页 |
| 2.1.2 Bayes统计的优势 | 第14-15页 |
| 2.2 Bayes公式 | 第15-16页 |
| 2.2.1 Bayes公式的事件形式 | 第15页 |
| 2.2.2 Bayes公式的离散分布形式 | 第15页 |
| 2.2.3 Bayes公式的连续分布形式 | 第15-16页 |
| 2.3 先验分布的选取 | 第16-18页 |
| 3 左截断右删失数据下指数分布变点Bayes估计 | 第18-24页 |
| 3.1 左截断右删失数据的介绍 | 第18页 |
| 3.2 左截断右删失数据下指数分布的似然函数 | 第18-20页 |
| 3.3 左截断右删失数据下指数分布单变点的Bayes估计 | 第20-21页 |
| 3.3.1 指数分布的单变点模型 | 第20-21页 |
| 3.4 左截断右删失数据下指数分布多变点的Bayes估计 | 第21-24页 |
| 3.4.1 指数分布的多变点模型 | 第21-24页 |
| 4 随机模拟 | 第24-34页 |
| 4.1 MCMC方法 | 第24-26页 |
| 4.1.1 MCMC方法简介 | 第24页 |
| 4.1.2 MCMC中常见的两种方法 | 第24-26页 |
| 4.2 左截断右删失数据下指数分布单变点Bayes估计的模拟 | 第26-28页 |
| 4.2.1 指数分布单变点模型的MCMC方法的具体步骤 | 第26页 |
| 4.2.2 指数分布的单变点模型MCMC方法的模拟 | 第26-28页 |
| 4.3 左截断右删失数据下指数分布多变点Bayes估计的模拟 | 第28-34页 |
| 4.3.1 指数分布的多变点模型MCMC方法的具体步骤 | 第28-29页 |
| 4.3.2 指数分布的多变点模型MCMC方法的模拟 | 第29-34页 |
| 5 总结与展望 | 第34-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 附录 | 第39页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第39页 |
| B. 一个式子的证明 | 第39页 |
