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第一章 准备知识1

问题1

测度论与积分6

概率论12

群族15

指数族21

充分统计量30

凸损失函数41

依概率收敛和分布收敛48

习题56

注记68

第二章 无偏性72

UMVU估计72

连续的一样本和两样本问题79

离散分布87

非参数族95

信息不等式98

多参数情形和其它推广108

习题114

注记124

第三章 同变性原理127

例子127

同变性原理138

位置一刻度族146

线性模型（正态分布）155

随机效应模型和混合模型166

指数线性模型171

有限总体抽样模型175

习题184

注记196

第四章 平均风险优良性198

引言198

例子204

单层贝叶斯211

同变贝叶斯216

多层贝叶斯224

经验贝叶斯232

风险比较241

习题251

注记268

第五章 极小极大和可容许性271

极小极大估计271

指数族的可容许性和极小极大性282

群族的可容许性和极小极大性296

联立估计304

正态分布情形的收缩估计311

扩展321

可容许性和完全类331

习题342

注记366

第六章 渐近最优性371

大样本估计之性能的评估371

渐近效率378

有效似然估计383

似然估计：多个根391

多参数情形399

应用405

推广411

贝叶斯估计的渐近效率422

习题430

注记444

参考文献448

作者索引487

名词索引495

位置-刻度族16

某些单参数和双参数指数族22

凸函数表42

I×J列联表93

某些指数族的信息量I（？（θ））103

某些标准分布的If104

三个信息矩阵111

例6.12中Bayes估计，经验Bayes估计和无偏估计的风险对照表234

多层Bayes（HB）（5.8）和经验Bayes（EB）（6.5）的估计值对照表237

模型7.15中Bayes风险对照表248

分量风险的最大值320

收缩因子的期望值表320

对于c=1，δR对δc的相对Bayes风险减少值r*表327

数据处理表397

曲指数族70

信息不等式的解释图125

对于m=1.056742与n=1，有界均值估计的风险函数288

对于r=4，James-Stein估计和其正部的风险函数314

对于r=4，James-Stein估计最大的分量风险ρr（λ）与UMVU估计X的分量风险319

对于a=0.5，例2.5中超有效估计δn的风险函数Rn（θ）383