DeGroot, Morris H., Mark J. Schervish. 著《概率与统计》（第三版）. Pearson Addison Wesley. ISBN: 0201524880.

先修课程:

课程大纲：

课程大纲将会覆盖第 6 章至第 10 章（估计，样本分布估计，假设检验，分类数据和非参数的方法，线性统计模型）的内容。统计学上必要的理论将会贯穿整个课程。一些讲解并不局限于课本，因此出勤率是很重要的。

课程描述：

主题：

估计理论：

• Estimates by method of moments, their properties;
• 极大似然估计及其性质，Fisher信息量, Rao-Cramer不等式, 有效估计量；
• Bayes估计, prior and posterior distributions, conjugate priors；
• 充分统计量和一致充分统计量， Neyman-Fisher 因数分解准则， Rao-Blackwell 定理；
• 正态分布参量的估计以及它们的性质；
• Chi-square, Fisher and Student 分布, 正态分布参数的置信区间.
  

假设检验：

• 简单假设检验， Bayes决策法则，误差类型，最大量检验，似然比例检验，随机检验；
• 复合假设， 幂函数，单调似然比例，均匀最大量检验；
• T 检验 和 F 检验；
• 吻合度检验，chi-square检验，独立齐次检验， Kolmogorov-Smirnov检验.

  
  

回归与分类：

• 简单线性回归，最小二乘法，简单线性回归的统计推论，置信区间，预测区间；
• 分类问题， boosting运算法则.

分级：