书系统研究了几类可靠性分布在接近样本、截尾样本、无失效样本以及模糊数据情形下参数的Bayes估计问题。主要内容包括：接近样本情形下的几类可靠性分布（广义Pareto分布、艾拉姆咖分布、比例危险率模型和Laplace分布）模型参数的Bayes估计问题，逆Rayleigh分布参数的经验Bayes双侧检验和一类特殊的单参数指数分布族的经验Bayes估计问题，不接近样本情形下的可靠性分布模型参数的Bayes统计推断问题，以及指数分布模型参数的模糊Bayes估计和Bayes假设检验问题。
本书可供从事统计工作的工程技术人员阅读，也可供高校相关专业师生参考。

1绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.2.1基于完全样本的可靠性分布模型参数的Bayes统计推断贿
1.2.2基于不完全样本的可靠性分布模型参数的Bayes统计推断喊
1.2.3基于模糊数据信息的可靠性分布模型参数的Bayes统计推断
1.3本书的主要研究内容
2Bayes统计推断的基础理论
2.1Bayes统计的起源
2.2Bayes统计推断涉及的信息
2.3Bayes公式
2.3.1当0为连续型随机变量时的Bayes公式
2.3.2当6?为离散随机变量时的Bayes公式
2.4先验分布的选取
2.5损失函数
2.6本章小结
3基于完全样本的分布模型参数的Bayes统计推断研究
3.1广义Pareto分布模型参数的Bayes统计推断研究
3.1.1广义Pareto分布模型简介
3.1.2广义Pareto分布参数的Bayes估计
3.1.3各类估计的风险函数比较研究
3.1.4数值模拟
3.2艾拉姆咖分布模型参数的Bayes统计推断研究
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