| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| ·问题的提出与国内外研究综述 | 第10-13页 |
| ·国内外研究综述 | 第13-16页 |
| ·本文研究的内容及所做工作 | 第16-18页 |
| 第二章 经典极值理论 | 第18-22页 |
| ·极值分布类型 | 第18-20页 |
| ·Fisher-Tippet极值类型定理 | 第19-20页 |
| ·广义极值分布 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 信息熵及最大熵原则的推广 | 第22-28页 |
| ·信息熵 | 第22-25页 |
| ·"熵"及信息熵的由来 | 第22-23页 |
| ·一维随机变量的信息熵 | 第23-24页 |
| ·联合信息熵和条件信息熵 | 第24页 |
| ·信息熵的基本性质 | 第24-25页 |
| ·最大熵原理 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 二维最大熵原则下的联合分布函数的推导 | 第28-40页 |
| ·模型的建立 | 第28-31页 |
| ·参数估计 | 第31-35页 |
| ·应用 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| ·总结 | 第40页 |
| ·展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-48页 |
| 个人简历 | 第48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第48页 |