| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第10-12页 |
| ·统计预测方法研究现状 | 第10-12页 |
| ·贝叶斯先验分布的理论研究 | 第12页 |
| ·贝叶斯后验分布的统计推断 | 第12页 |
| ·本文的研究内容和思路 | 第12-14页 |
| 第2章 贝叶斯统计方法 | 第14-25页 |
| ·贝叶斯统计的基本思路 | 第14页 |
| ·先验分布的选取 | 第14-18页 |
| ·贝叶斯假设 | 第14-15页 |
| ·共轭分布法 | 第15-16页 |
| ·杰弗莱原则 | 第16-17页 |
| ·最大熵原则 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯参数估计方法 | 第18-21页 |
| ·最大后验估计 | 第19-20页 |
| ·区间估计 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯假设检验 | 第21-25页 |
| 第3章 基于贝叶斯方法的线性模型的理论方法 | 第25-31页 |
| ·一元线性回归模型的贝叶斯统计推断 | 第25-28页 |
| ·参数a,b的贝叶斯估计 | 第25-27页 |
| ·方差σ~2的后验边缘分布及其贝叶斯估计 | 第27-28页 |
| ·多元线性回归模型的贝叶斯统计推断 | 第28-31页 |
| ·β的贝叶斯估计 | 第28-29页 |
| ·β_i的后验分布 | 第29-30页 |
| ·方差σ~2的贝叶斯估计 | 第30-31页 |
| 第4章 基于共轭先验信息线性模型及其动态预测模型的建立 | 第31-37页 |
| ·基于共轭先验信息的一元线性模型的参数估计 | 第31-32页 |
| ·基于共轭先验信息的一元动态预测模型的建立 | 第32-34页 |
| ·基于共轭先验信息的多元线性模型参数估计及其动态预测模型的建立 | 第34-37页 |
| 第5章 基于共轭先验信息线性模型的应用及实例计算 | 第37-49页 |
| ·基于共轭先验信息的一元动态线性模型的应用 | 第37-43页 |
| ·基于共轭先验信息的多元动态线性模型的应用 | 第43-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-58页 |