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第二部分 (第11章至第15章) 主要内容为估计， 在这一部分，我们不将状态限制为有限集 各章的摘要如下:  第1章首先通过实例引入假设检验和估计问题， 然后建立统计决策理论的一般框架. 在本章中，我们定义并比较了解决统计决策问题的各种方法 (如贝叶斯方法、极小化极大方法) 本章还对书中将要使用的符号进行了定义  第2章主要介绍二元假设检验， 它的状态取两个可能值中的一个 我们介绍了二元假设检验问题的三种基本理论， 即贝叶斯理论、极小化极大理论和奈曼皮尔逊（NP）理论，并分别给出了实例  第3章将第2章中的方法推广到m（m>2）元假设检验的情形 本章还讨论了同时对m个二元检验进行检验(而不是对每个二元检验单独进行检验)并获得性能保障的问题.  第4章讨论了复合假设检验问题， 其中每个假设可能有不止一个概率分布 我们引入一致最大功效 (UMP)检验、局部最大功效 (LMP)检验、广义似然比 (GLR)检验、非受控检验和稳健检验等方法来处理这类假设的复合性质  第5章将前几章中建立的理论应用于检测含噪声的有限观察值序列的信号问题. 我们考虑了信号和噪声的各种模型， 并讨论了最优检验的框架.  第6章介绍了两个分布之间的距离的各种表示及其关系. 事实证明这些距离度量在推导假设检验问题的检验性能的界时是非常有用的. 这一章也应该是其他领域的研究人员非常感兴趣的， 他们应该能为本章中的距离度量找到其他应用.  第7章推导了已经得到的假设检验能解析处理的性能界， 其中最重要的是最优检验的误差概率的上、下界. 在推导这些界时，我们用到的关键工具是切尔诺夫（Chernoff）界， 本章将对其作详细介绍.  第8章应用以第7章中介绍的切尔诺夫界为基础的大偏差理论推导有大量独立同分布（iid）观测值的假设检验的性能界. 我们还研究了这些方法的渐近性， 并给出了具有指数倾斜分布形式的紧近似.  第9章讨论了在做出决定之前允许选择何时停止观察的假设检验问题在本章中，速变检测的相关问题也被讨论，在这类问题中，观测值会在某个未知时刻发生分布变化， 其目标是在满足虚警约束 (falsealarm constraint)的条件下尽可能快地检测到变化  第10章讨论了假设检验的观测值是某个随机过程的路径的情形 我们引入了KullbackLeibler和切尔诺夫散度率的概念， 并介绍了基于随机过程的两个分布之间的RadonNikodym导数的概念， 并将其用于建立检测方法.  第11章讨论了参数估计的贝叶斯方法， 其中未知参数是随机的 我们分别讨论了标量值和向量值参数估计的情形， 以强调这两种情形的异同.  第12章介绍了当未知参数的先验概率模型不能得到时， 构建好的估计量的几种方法 我们定义了无偏估计、最小方差无偏估计以及充分统计量和完备性的概念， 并详细介绍了指数族.  第13章讨论了标量值和向量值参数的信息不等式. 当将这个基本不等式应用于无偏估计量时， 会得到方差的强大的CramérRao下界 (CRLB).  第14章的重点是参数估计的最大似然 (ML) 估计方法. 我们讨论了当观测值的个数趋于无穷时，ML估计量的渐近性质. 并讨论了计算 (近似) ML估计量的递归方法， 以及在实际中很有用的期望最大化 (EM) 算法.  第15章从参数估计转向讨论利用信号的含噪声观测值估计离散时间的随机信号问题 我们详细介绍了著名的卡尔曼滤波以及非线性滤波的一些推广. 在本章的最后，我们讨论了有限字母的隐马尔可夫

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