韦博成编著《参数统计教程》简介
《参数统计教程》2006年由高等教育出版社出版， 该书为概率统计方向的研究生教材，但读者面较宽，也可供其它需要较多数理统计的专业方向的教师与研究生参考，诸如: 管理科学、经济金融、生物医学统计、电子通讯、系统工程等等。 本书共八章，包罗了通常高等数理统计的主要内容，每章取材都比较充实、例题习题丰富。 读者掌握该书内容，即可进入统计学的各个分支，进行进一步学习与研究，或者进行结合各自专业的应用研究。
在国内著作中，研究生使用的“数理统计”专著或教材约有五本。 按其深度排列依次为：《数理统计引论》（陈希孺著，1981年，科学出版社，共715页，为专著）；《高等数理统计》（陈希孺著，1999年，科技大学出版社，共719页，该书一半为较难的习题）；《高等统计学》（郑忠国著，1998年，北京大学出版社，共275页，为专著）；《高等数理统计》（茆诗松等著，2006年第二版，高等教育出版社，共466页，为教材）；《统计推断导引》( 范金城等著, 2001年，科学出版社，共308页，为教材)。《参数统计教程》共409页，为教材，其深度与茆诗松等著《高等数理统计》相近，略有提高。
该书无论在内容上还是结构上，与上述五本书都有较大不同，其特点概述如下：
（1）该书特别重视基础知识与基本概念的介绍，专门设立了两章，分别系统介绍了常见的统计分布以及充分统计量与样本信息等内容。第1章除了系统介绍常见分布外，还介绍了“重要分布的次序统计量”、“指数族分布”、“非中心分布”等内容；第2章系统深入地介绍了统计推断中十分重要的“充分统计量”、 “统计量的完备性”、 “分布族的信息函数” 等基本概念。这些都是本书有特色的内容， 对今后进一步学习数理统计十分必要。特别，对于非数学专业的读者，只要掌握这两章的基本知识，就能顺利地学习后面各章数理统计的主要内容。
（2）“参数估计”是数理统计最重要、最核心的内容之一，该书专门设立了三章，分别介绍了“点估计的基本方法”、 “同变估计”以及“点估计的性质”。并且，相应的例题习题也比较丰富。本书专门单列了一章（第4章），以比较初等的方法系统地介绍了“同变估计”。 这通常认为是数理统计中比较困难的部分，本章的叙述由浅入深，循序渐进，可读性较好，内容也比较丰富。该书第5章比较完整地介绍了CR不等式与广义CR型不等式；同时也以比较初等的方法系统地介绍了估计量的渐近性质。
（3）在第6章假设检验与第7章区间估计部分，该书不仅系统地介绍了比较严格的基本概念和基本理论，同时也配有较多的反映实际应用的例题和习题，这也是重要特点。
（4）由于Bayes统计已经成为当代最有发展前途的统计方法之一, 本书第8章“Bayes统计基础” 用较大篇幅作了较为系统和详尽的介绍，例题习题也比较丰富。特别，比较详细地介绍了先验分布的选取方法以及HPD可信域的基本性质和求解方法等内容。
（5）该书比较有特色的内容有：§1.4 一元非中心分布；§1.5.3 带有多余参数的指数族； §1.6.2及§1.6.3 均匀分布和指数分布的次序统计量；§2.2.4 Basu 定理；§2.3 分布族的信息函数；§3.3.3 不变原理；§3.3.4 子集参数的似然；§3.3.3 极大似然估计的迭代算法； 第4章 “同变估计”的若干内容； §5.1.3 Bh 不等式； §5.2 广义CR型不等式；§6.6.2 子集参数的似然比检验（特别是Score检验）；§6.7.3含参数多项分布的检验及Fisher定理；§7.1.4 单调似然比分布族参数的区间估计；§8.1.2先验分布的选取方法；§8.3.2 Bayes区间估计和HPD可信区间；等等。
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