在非壽險精算中，由於風險的複雜性和齊次性，風險參數常常假設為隨機變數，具有某個先驗分佈。從而對風險相關特徵的統計推斷就落入了貝葉斯統計框架。本書在貝葉斯模型假設下，充分利用先驗信息和樣本信息研究非壽險精算中的保費定價、風險度量估計和責任準備金評估等內容。為了克服先驗分佈的主觀性，將風險相關的泛函估計限定在樣本的某些特定函數類中，利用信度理論和經驗貝葉斯方法討論保費、風險度量或責任準備金的統計推斷等方面。 溫利民，男，理學博士，教授，碩士生導師，主要從事概率統計、保險精算和風險管理方面的研究。近10年來，在國內外核心期刊上發表論文50多篇，在科學出版社出版專著1部；主持國家自然科學基金、江西省自然科學基金、江西省人文社科基金等項目10余項；榮獲江西省高校科技成果三等獎1次；曾為研究生講授高等概率論、高等數理統計、非壽險精算等課程。