本書選擇了在經濟科學、工程技術、醫學、環境科學、保險精算學等諸多學科起重要作用的Rayleigh分佈、Pareto分佈、Poisson分佈、Burr分佈等進行深入研究, 完善了獨立隨機變量條件下的Bayesian統計分析及其應用理論。混合隨機變量概念不僅早已在概率論與數理統計的某些分支中被提了出來, 而且也出現在許多實際問題中。獨立性假設在某些時候是合理的, 但要驗證一個樣本的獨立性是非常困難的, 而在某些實際問題中, 樣本並非是獨立的觀察樣本。本書選擇新穎的研究視角與相關的分佈, 把建立在樣本獨立同分佈基礎上的貝葉斯統計推斷理論推廣到混合隨機變量上去, 豐富了貝葉斯統計學理論。
