高等数理统计学图书目录</
总序</
本书为深入理解高等数理统计学提供了全面的入门指南，从预备知识的概述，到核心理论的探讨，旨在帮助读者逐步掌握统计决策与推断的精髓。
第1章 预备知识</
1.1 样本空间与样本分布族</：介绍了统计研究的基础概念，明确了观察数据的来源和可能的分布形式。
1.2 统计决策理论的基本概念</：探讨了在不确定性环境中做出决策的原则和策略。
1.3 统计量</：关键的观测值转换，用于推断总体参数。
1.4 统计量的充分性</：讲解了如何通过有限观测数据推断出足够信息的统计量。
附录</：详尽探讨了因子分解定理的证明，为后续章节打下坚实基础。
第2章 无偏估计与同变估计</
2.1 风险一致最小的无偏估计</：讲解了如何选择误差最小的估计方法。
2.2 cramer-Rao不等式</：阐述了估计精度的下界。
2.3 估计的容许性</：讨论了估计方法的灵活性和有效性。
2.4 同变估计</：探讨了参数变化时估计量的调整策略。
附录</：提供相关理论的补充内容。