Asymptotic Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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- 参数估计
- 假设检验
- 极大似然法
- 统计推断
- 非参数统计
具体描述
This book is an introduction to the field of asymptotic statistics. The treatment is both practical and mathematically rigorous. In addition to most of the standard topics of an asymptotics course, including likelihood inference, M-estimation, the theory of asymptotic efficiency, U-statistics, and rank procedures, the book also presents recent research topics such as semiparametric models, the bootstrap, and empirical processes and their applications. The topics are organized from the central idea of approximation by limit experiments, which gives the book one of its unifying themes. This entails mainly the local approximation of the classical i.i.d. set up with smooth parameters by location experiments involving a single, normally distributed observation. Thus, even the standard subjects of asymptotic statistics are presented in a novel way. Suitable as a graduate or Master's level statistics text, this book will also give researchers an overview of research in asymptotic statistics.
作者简介
目录信息
读后感
涵盖了统计的很多方面，看过的书中，范围弄得太广的读下来大多数觉得没什么意思，这本书真是例外，作者的功力实在太深了，写得精彩之极，内容虽多，读上去却没任何负担，读后回味无穷。看完后能对统计的很多方面都有一些大致的了解，作为入门教材，真是非常不错。力荐之。
评分涵盖了统计的很多方面，看过的书中，范围弄得太广的读下来大多数觉得没什么意思，这本书真是例外，作者的功力实在太深了，写得精彩之极，内容虽多，读上去却没任何负担，读后回味无穷。看完后能对统计的很多方面都有一些大致的了解，作为入门教材，真是非常不错。力荐之。
评分涵盖了统计的很多方面，看过的书中，范围弄得太广的读下来大多数觉得没什么意思，这本书真是例外，作者的功力实在太深了，写得精彩之极，内容虽多，读上去却没任何负担，读后回味无穷。看完后能对统计的很多方面都有一些大致的了解，作为入门教材，真是非常不错。力荐之。
评分涵盖了统计的很多方面，看过的书中，范围弄得太广的读下来大多数觉得没什么意思，这本书真是例外，作者的功力实在太深了，写得精彩之极，内容虽多，读上去却没任何负担，读后回味无穷。看完后能对统计的很多方面都有一些大致的了解，作为入门教材，真是非常不错。力荐之。
评分涵盖了统计的很多方面，看过的书中，范围弄得太广的读下来大多数觉得没什么意思，这本书真是例外，作者的功力实在太深了，写得精彩之极，内容虽多，读上去却没任何负担，读后回味无穷。看完后能对统计的很多方面都有一些大致的了解，作为入门教材，真是非常不错。力荐之。
用户评价
作为一名对现代统计学理论充满好奇的学习者，《Asymptotic Statistics》这本书以其严谨的标题吸引了我。我一直对那些在学术期刊中频繁出现的“在n趋于无穷时……”的表述感到好奇，并渴望深入理解其背后的数学逻辑。这本书似乎正是为了满足我的这一需求而存在的。我非常期待书中能够对“依概率收敛”、“依分布收敛”以及“平方可积收敛”这几种主要的收敛类型进行详尽的辨析，并给出它们之间的关系和区别。我尤其对“渐进正态性”这一概念的理解充满兴趣，希望书中能够从最基本的角度出发，阐述为何许多统计量在大样本下会趋于正态分布，以及这种性质在统计推断中是如何被利用的。此外，我非常想了解书中关于“渐进相对效率”的讨论，它似乎能够帮助我理解在面对多种统计方法时，如何根据其在大样本下的性能来做出最优选择。我希望能在这本书中找到一些直观的例子，来解释这些抽象的理论概念，从而更好地将它们与实际应用联系起来。我期望通过阅读这本书，能够真正建立起对渐进统计学坚实的理论基础，并能够自信地解读和运用相关的统计知识。
评分这本书的封面设计就透露出一种严谨与深邃的气息，简洁的标题“Asymptotic Statistics”几个字，仿佛是数学海洋中的一座灯塔，指引着研究者们探索未知。我拿到这本书时，首先被它的厚度所震撼，沉甸甸的纸张传递着知识的重量。翻开目录，映入眼帘的是一系列我既熟悉又感到挑战的章节标题，比如“收敛性理论”、“估计量的渐进性质”、“假设检验的渐进理论”等等。这些术语我曾在本科或研究生阶段的课程中零星接触过，但从未系统地深入理解。我最期待的是书中对大数定律和中心极限定理的详细阐述，我知道它们是统计学理论的基石，但书中是如何将其推广到更广泛的统计推断场景，是我想深入了解的。特别吸引我的是“统计量的一致性”这一部分，理解一个估计量是否随着样本量的增大而越来越接近真实值，这是判断一个方法优劣的关键。我经常在阅读一些前沿的统计学论文时，看到作者们频繁引用“当n趋于无穷时……”这样的表述，但背后的数学逻辑和严谨证明我却总是模模糊糊。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会，让我可以系统地梳理这些渐进理论，从而能够更自信地解读那些高度理论化的研究成果。我希望书中能够提供丰富的例子，并且这些例子最好能与实际的统计应用有所联系，这样学习起来会更有方向感和动力。我期待能够通过阅读这本书，真正理解“渐进”这两个字背后的深刻含义，以及它如何支撑起现代统计学的宏伟大厦。
评分我是一名在生物统计领域工作的研究人员，经常需要分析大量的实验数据，并从中提取有意义的结论。在撰写研究论文时，我们常常需要对提出的统计模型和检验方法进行理论上的论证，其中“渐进性质”是不可或缺的一部分。这本书《Asymptotic Statistics》的出现，为我提供了系统学习相关理论的绝佳机会。我非常期待书中能够对“最大似然估计量（MLE）”的渐进性质进行深入的分析，例如其一致性、渐进正态性和渐进最优性。我希望书中能够详细阐述这些性质是如何被证明的，以及它们对于实际应用有哪些指导意义。此外，我对书中关于“非参数统计”的渐进理论的阐述也充满期待。在许多生物统计的应用场景中，我们往往无法对数据的分布做出严格的假设，此时非参数方法就显得尤为重要。我希望能够通过这本书，理解一些常用的非参数统计量（如秩和检验）的渐进性质，以及如何在实践中合理地应用它们。我还对书中关于“渐进分布理论”的内容非常感兴趣，例如如何利用渐进分布来近似计算复杂统计量的概率，或者构建渐进置信区间。我期望这本书能够帮助我更深入地理解统计推断的理论基础，从而提升我的研究能力和论文质量。
评分当我第一次看到“Asymptotic Statistics”这本书时，它给我一种“大道至简”的感觉。尽管我知道“渐进”这个词在统计学中扮演着至关重要的角色，但我一直觉得它隐藏着许多我尚未完全掌握的复杂数学逻辑。我一直很好奇，为什么如此多的统计推断都依赖于“大样本”的假设？这种“大样本”到底是如何被精确定义的？这本书的厚度和目录结构，让我相信它能够系统地解答我的这些疑问。我非常希望能在这本书中找到对“依概率收敛”和“依分布收敛”的清晰定义和深入探讨，并理解它们在不同统计场景下的适用性。我尤其关注关于“收敛速度”的内容，我一直认为，仅仅知道一个统计量会收敛是不够的，了解它收敛的速度同样重要，这能帮助我们判断样本量需要多大才能获得足够精确的结果。我希望书中能够提供一些关于“渐进最优性”的讨论，例如，为什么某些估计量在渐进意义下是“最优的”，以及这种最优性是如何被证明的。我期望通过阅读这本书，能够从根本上理解统计推断的理论基础，并且能够更清晰地辨别和理解那些在统计学文献中反复出现的“渐进”性质的描述。
评分这本书的扉页设计简洁有力，标题“Asymptotic Statistics”几个字，仿佛是开启一段数学探索之旅的邀请函。作为一名在金融领域工作的量化分析师，我经常需要处理海量的时间序列数据，并基于这些数据进行风险评估和投资策略制定。在构建模型和解释结果时，“渐进性质”是绕不开的话题。我常常在论文和技术报告中看到关于“渐进正态性”、“漸進最小方差无偏估计（LIMVE）”等概念的讨论，但往往难以深入理解其背后的数学原理和实际意义。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入学习这些关键概念的绝佳机会。我特别期待书中能够详细阐述“林德伯格-勒维中心极限定理”以及它在统计推断中的重要性。理解这些中心极限定理如何推广到更复杂的统计量，对于我理解一些高阶统计性质至关重要。此外，我对书中关于“渐进置信区间”的构造方法和性质非常感兴趣，如何根据大样本的渐进分布来构建可靠的置信区间，是金融统计中一个非常实际的问题。我希望书中能提供一些具体的案例，展示如何应用这些渐进理论来解决实际的金融统计问题，例如在参数估计、假设检验等方面。我期待通过这本书，能够提升我对统计模型理解的深度，从而做出更明智的量化决策。
评分这本书的装帧设计我非常喜欢，低调而富有质感，和“Asymptotic Statistics”这个标题本身给人的感觉非常契合。我是一名研究生，研究方向涉及到一些机器学习模型的可解释性问题，而可解释性往往离不开对模型参数估计的统计学论证。在文献阅读中，“渐进正态性”、“功效分析”等概念频繁出现，但其具体的数学推导过程我常常需要花费大量时间去理解，而且由于基础不够扎实，经常在推导的某个环节就卡住了。这本书的出现，让我看到了系统学习这些理论的希望。我尤其期待书中能够对“渐进方差”的概念进行详细的介绍，因为方差的大小直接关系到估计量的精度，而渐进方差则是在大样本情况下衡量精度的重要指标。此外，我对“相合性”和“一致性”这两个概念的细微差别以及它们在不同统计框架下的具体含义非常感兴趣，我总觉得这两者之间有着某种联系，但又无法完全厘清。书中对假设检验的渐进理论的阐述，对我来说也是至关重要的一部分。我希望能够理解，在什么条件下，一个统计检验的功效会随着样本量的增加而趋于某个稳定的值，以及如何设计出具有良好渐进性质的检验。我非常看重书中是否能够提供足够的数学证明，并且这些证明的逻辑清晰，步骤详尽，能够让我一步步地跟着推导，最终理解每一个结论的来龙去脉。
评分初翻《Asymptotic Statistics》，一种扑面而来的学术气息便让人心生敬畏。我本身并非统计学专业的科班出身，但因为工作需要，常常要接触到一些基于统计模型的数据分析报告。报告中那些诸如“渐进最优性”、“相合性”、“有效性”之类的词汇，虽然听着高大上，但具体指代什么，如何衡量，我一直是一知半解。这本书对我而言，就像是搭建一座桥梁，连接了我与那些深奥的统计理论。我特别关注书中关于“渐进分布”的讲解，我知道很多统计量在样本量足够大的时候，其分布会趋向于某个已知的分布，比如正态分布。但我对这个“趋向”的过程，以及各种渐进分布理论背后的推导逻辑，始终感到困惑。希望这本书能够清晰地解释这些概念，并且能够给出一些直观的例子，让我明白为什么会这样，以及在实际操作中，我们应该如何去判断一个统计量是否满足了渐进条件。我特别希望书中能够包含一些对经典统计方法（比如最大似然估计、矩估计）的渐进性质的深入分析，毕竟这些方法是我们日常工作中接触最多的。如果书中能对各种估计量和检验方法的渐进效率进行比较，并解释其理论依据，那将对我理解和选择合适的统计工具大有裨益。我期待通过这本书，能够真正掌握理解和运用渐进统计理论的钥匙，让我在面对复杂数据和模型时，不再感到束手无策。
评分我一直认为，要真正理解统计学，就不能绕过“渐进”这个概念，它如同统计学世界里的“大数定理”和“中心极限定理”一样，是构建统计推断大厦的重要基石。《Asymptotic Statistics》这本书的标题直接点明了其核心内容，让我迫不及待地想要深入其中一探究竟。我非常希望这本书能够详细讲解“依分布收敛”的各种方式，特别是它与“依概率收敛”之间的联系与区别，以及在不同统计推断场景下的具体应用。我期待书中能对“滑动平均”和“线性过程”等时间序列分析中的关键概念的渐进性质有所阐述，这对于我理解和建模时间序列数据非常有帮助。我还对书中关于“渐进方差”的计算和应用非常感兴趣，它直接关系到估计量的精度，理解其在大样本情况下的表现，对于我评估模型的可靠性至关重要。我希望书中能够提供一些关于“渐进功效”的分析，这能帮助我理解为什么某些统计方法在样本量足够大时比其他方法更具优势。我期望通过阅读这本书，能够构建起一个清晰的、具有数学严谨性的关于“渐进”理论的知识体系，从而能够更自信地应对各种复杂的统计问题。
评分我是一个对统计学理论充满好奇的爱好者，虽然我的主业并非统计学，但我总觉得，理解统计学的底层逻辑，对于更深入地理解数据驱动的世界至关重要。我之所以对《Asymptotic Statistics》这本书产生浓厚的兴趣，是因为我一直在思考一个问题：我们为什么总是强调样本量要足够大？“大样本”在统计学中到底意味着什么？这本书的标题直接触及了这个核心概念。我非常希望能通过阅读这本书，能够获得对“渐进”这一概念的深刻认识。我想知道，当样本量趋于无穷大时，统计量会发生什么变化？它们的分布会如何演变？是否存在一些普遍的规律？书中对“依概率收敛”和“依分布收敛”的阐述，我期待能够让我彻底理解这两种不同收敛方式的区别和联系，以及它们在统计推断中的不同应用场景。我还对书中关于“渐进相对效率”的内容非常期待，这似乎是衡量不同统计方法在大样本情况下优劣的一个重要指标，能够帮助我理解为什么在某些情况下，我们更倾向于使用一种方法而不是另一种。我希望能从中学习到如何判断一个统计方法是否“好”，尤其是在样本量不是非常充足的情况下，我们又该如何权衡和选择。这本书的厚度让我觉得内容一定非常充实，我希望能从中获得扎实的理论基础，让我在今后接触更多统计学内容时，不再感到茫然。
评分我曾有过一段不愉快的学习经历，当时在接触一本统计学教材时，对其中关于“大样本性质”的论述感到非常困惑，总觉得那些推导过程像是凭空出现，缺乏逻辑的连贯性。当我在书店看到《Asymptotic Statistics》这本书时，我的直觉告诉我，这本书或许能为我解开当年的心结。我被书中“渐进展开”、“渐近正态性”等词汇所吸引，它们似乎预示着对这些“大样本性质”更深入、更系统化的解释。我特别希望书中能够详细阐述“次序统计量”的渐进性质，因为在很多非参数统计方法中，次序统计量扮演着核心角色。例如，我一直对如何证明中位数在大样本下是渐进正态的感到好奇，希望这本书能提供详细的推导过程。另外，我非常关注书中对“似然比检验”的渐进理论的阐述，我了解它在模型选择和假设检验中有着广泛的应用，但对其渐进性质的理解一直不够深入。我希望这本书能帮助我理解，为什么在许多情况下，似然比统计量会服从卡方分布，以及这个结果的理论依据是什么。我期待这本书能够提供严谨而又不失清晰度的数学证明，让我能够真正掌握这些重要的渐进统计理论。
评分挺好的一本数
评分Vaart的书总需艰深困苦的阅读。。应该是文笔和思路问题吧。。现在觉得完全是思路问题。。这本书用来当reference可以，当教材极差。。在第五章讲m-estimation居然reference到第十八章... 然后七八章就直接讲le cam 的思路 (完全是另外一条证asy的方法）... 然后后面二十五章又突然跳到semipar，而与le cam的章节中间隔了二十章。作为教材写法太跳脱了...某种程度上来说，这本书与另外一本weak convergence 都是作者为了给自己写reference book的成果，没想好该怎么present给学生或自学者用
评分挺好的一本数
评分读了duchi大神要求读的章节。怎么说呢，其实有些东西没必要写那么费劲，我对照着南开大学渐进统计学半本教材看的，觉得相同的内容还是国人的看着舒服，即便全部是英文
评分Vaart的书总需艰深困苦的阅读。。应该是文笔和思路问题吧。。现在觉得完全是思路问题。。这本书用来当reference可以，当教材极差。。在第五章讲m-estimation居然reference到第十八章... 然后七八章就直接讲le cam 的思路 (完全是另外一条证asy的方法）... 然后后面二十五章又突然跳到semipar，而与le cam的章节中间隔了二十章。作为教材写法太跳脱了...某种程度上来说，这本书与另外一本weak convergence 都是作者为了给自己写reference book的成果，没想好该怎么present给学生或自学者用
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