| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·模型与问题 | 第7-8页 |
| ·方差和协方差分量估计 | 第8-10页 |
| ·本文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 预备知识 | 第12-22页 |
| ·统计推断中所应用的信息 | 第12-14页 |
| ·总体信息 | 第12页 |
| ·样本信息 | 第12-13页 |
| ·先验信息 | 第13-14页 |
| ·Bayes方法的产生及其基本观点 | 第14-16页 |
| ·Bayes方法的起源 | 第14页 |
| ·Bayes方法的基本观点 | 第14页 |
| ·Bayes公式 | 第14-16页 |
| ·先验分布的确定 | 第16-18页 |
| ·先验信息的获取 | 第16-17页 |
| ·无信息可利用时的先验分布 | 第17-18页 |
| ·后验分布的确定 | 第18-20页 |
| ·直接计后验分布 | 第18-19页 |
| ·应用充分统计量计算后验分布 | 第19-20页 |
| ·共轭分布 | 第20-22页 |
| ·常用的共轭分布 | 第20页 |
| ·多参数模型的处理 | 第20-22页 |
| 第三章 非线性模型中方差和协方差分量的Bayes估计 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·方差和协方差分量的Bayes原则 | 第23-24页 |
| ·无信息方差和协方差分量的Bayes估计 | 第24-28页 |
| ·极大后验估计 | 第24-27页 |
| ·Bayes估计 | 第27-28页 |
| ·具有逆Gamma先验信息的方差和协方差分量的Bayes估计 | 第28-30页 |
| ·极大后验估计 | 第28-30页 |
| ·Bayes估计 | 第30页 |
| ·实例 | 第30-33页 |
| ·结论 | 第33-34页 |
| 第四章 混合整数线性模型下的方差因子的Bayes估计 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·方差因子的估计 | 第34-37页 |
| ·方差因子估计的优良性质 | 第37-40页 |
| ·无偏性 | 第37-38页 |
| ·方差最小性 | 第38-40页 |
| ·方差因子的Bayes估计和极大后验估计 | 第40-42页 |
| ·无信息先验的Bayes估计和极大验后估计 | 第40-41页 |
| ·有信息先验的Bayes估计和极大后验估计 | 第41-42页 |
| ·实例 | 第42-44页 |
| 附录 | 第44-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第59页 |
