黄长全，厦门大学经济学院统计学系副教授。讲授过统计学、计量经济学、时间序列分析、企业风险管理、贝叶斯统计等课程。出版《投资风险管理》《 时间序列与金融数据分析》等著作。部分发表论文：Carbon Emissions of Quanzhou'sTextile Enterprisesand Tax Policy（2013）Advanced Materials Research Vol. 664；A Universal Procedure for Parametric Frailty Models （2004），Journal of Statistical Computation And Simu。

第1章贝叶斯统计基本概念

1.1引言

1.2概率空间与随机事件贝叶斯公式

1.3三种信息与先验分布

1.4一般形式的贝叶斯公式与后验分布

本章要点小结

思考与练习

第2章共轭先验分布与充分统计量

2.1共轭先验分布

2.2多参数先验与后验分布

2.3充分统计量与应用

本章要点小结

思考与练习

第3章先验分布寻求方法

3.1先验分布类型已知时超参数估计

3.2由边际分布确定先验分布

3.3用主观概率作为先验概率

3.4无信息先验分布

本章要点小结

思考与练习

第4章贝叶斯统计推断

4.1贝叶斯估计

4.2泊松分布参数的估计

4.3指数分布参数的估计

4.4正态分布参数的估计

4.5贝叶斯假设检验

4.6模型的比较与选择

4.7贝叶斯统计预测

本章要点小结

思考与练习

第5章决策概念与贝叶斯决策

5.1决策基本概念

5.2损失函数

5.3贝叶斯决策

5.4抽样的价值

本章要点小结

思考与练习

第6章贝叶斯统计计算方法

6.1什么是MCMC方法

6.2吉布斯抽样

6.3梅切波利斯哈斯廷斯算法

6.4MCMC的收敛性问题

本章要点小结

思考与练习

第7章统计决策概要

7.1风险函数

7.2决策函数的容许性与最小最大准则

7.3贝叶斯风险准则与贝叶斯解

本章要点小结

思考与练习

参考文献

附录常用概率分布表