| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要内容和结构 | 第10-12页 |
| 第2章 线性平稳时间序列 | 第12-19页 |
| ·时间序列的概述 | 第12页 |
| ·常用的线性平稳序列模型 | 第12-15页 |
| ·时间序列模型的建立与预测 | 第15-19页 |
| 第3章 贝叶斯统计 | 第19-32页 |
| ·BAYES统计的基本观点、起源、发展和应用 | 第19-21页 |
| ·BAYES学派的观点 | 第19页 |
| ·BAYES统计的起源和发展 | 第19-20页 |
| ·BAYES统计的应用 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯公式 | 第21-23页 |
| ·先验分布 | 第23-26页 |
| ·贝叶斯推断 | 第26-28页 |
| ·贝叶斯决策 | 第28-32页 |
| 第4章 MA(Q)阶数的贝叶斯判定 | 第32-39页 |
| ·基本假设及引理 | 第32-35页 |
| ·基本假设 | 第32-34页 |
| ·贝叶斯假设 | 第34页 |
| ·引理 | 第34-35页 |
| ·模型阶数的贝叶斯估计 | 第35-39页 |
| 第5章 滑动平均系数的贝叶斯估计 | 第39-46页 |
| ·滑动平均模型的条件似然函数 | 第40-41页 |
| ·基于正态-GAMMA共扼先验分布的参数估计 | 第41-43页 |
| ·基于JEFFREYS的无信息先验分布的参数估计 | 第43-46页 |
| 第6章 模型的贝叶斯预测 | 第46-51页 |
| ·基于正态—GAMMA共扼先验分布的贝叶斯预测 | 第47-48页 |
| ·基于 JEFFREYS的无信息先验分布的贝叶斯预测 | 第48-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间撰写和发表论文 | 第58页 |