概率统计模型与优化

随着经济、人口、医学、生物、金融、环境等学科的发展，我们所面临的数据也越来越多样化、复杂化，随之而来对相应统计模型与方法的需求也越来越紧迫。因而，本书从几个侧面，给出了一些统计模型及研究方法。本书主要内容涉及精算数学中随机利率下的寿命统计模型，包括随机利率下的离散型精算统计模型、连续型精算统计模型、全离散型精算统计模型、全连续型精算统计模型；精算数学中的风险统计模型，包括基于常数利息力下连续型再保险的风险模型、基于整值时间序列数据的风险模型；微阵列数据下的统计模型，从理论和应用两个方面阐述了微阵列数据下的多重假设检验的一些理论与方法；研究了一些借助计算机来处理随机数据的方法，包括机器学习与模式识别，使计算更具有智能化；利用贝叶斯方法研究不确定性模型以及效用理论的决策问题；最后一章介绍了马尔科夫链模型及其应用。