本书主要内容有：点估计，假设检验，线性模型和非参数统计等。

序言
**章 预备知识
1.1 χ2分布，t分布，F分布
1.2 指数分布族
1.3 条件期望和条件概率
1.4 统计判决的基本概念
1.5 充分统计量
1.6 完全统计量
第二章 点估计
2.1 无偏估计
2.2 CramerRao型不等式
2.3 Bayes估计和Minimax估计
2.4 不变估计与可容许估计
2.5 大样本理论的基本概念
2.6 矩估计和极大似然估计
2.7 序贯点估计
第三章 假设检验
3.1 基本概念
3.2 一致*优检验
3.3 一致*优的无偏检验
3.4 不变检验
3.5 拟合优度检验
3.6 似然比检验
3.7 序贯检验
第四章 区间估计
4.1 置信区间与置信界
4.2 Bayes方法和信仰推断法
4.3 序贯区间估计
第五章 线性模型
5.1 引言
5.2 *小二乘估计
5.3 线性假设的检验与可估函数的区间估计
5.4 回归分析，方差分析，协方差分析
5.5 线性估计类
5.6 大样本理论
附录 关于矩阵的广义逆
第六章 非参数统计
6.1 次序统计量与极值分布
6.2 U-统计量
6.3 秩次统计量
6.4 置换检验
6.5 非参数检验的功效
习题
参考文献

本书是以青年科研工作者作为主要对象而编写的。本书严格而系统地阐明了数理统计的基本原理，并尽量反映本学科的现代面貌．关于应用方面只作为解释原理和方法的手段，而不是本书的目的。.
本书主要内容有：点估计，假设检验，线性模型和非参数统计等．书末附有习题。..
本书的对象是：数建统计和概率论的青年研究工作者和大学本专���教师、研究生和高年级学生。...