具体描述
《非参数和半参数模型中的经验似然(英文版)》内容简介：This book is composed of ten chapters. The first chapter contains the preliminary knowledge about empirical likelihood and other relevant nonparametric methods. Chapters 2 and 3 analyze the section-data using the single-index model and the partially linear single-index model. Chapters 4 through 6 investigate the longitudinal data using the partially linear model, the varying coefficient model and a nonparametric regression model. Chapter 7 discusses nonlinear errors-in-covariables models with validation data. Chapters 8 through 10 investigate missing data under the framework of the linear model, a nonparametric regression model and the partially linear model. Every chapter, except for Chapter 1, of this book is self-contained so that the reader could focus on any chapter without much effect on the understanding of the others, and hence can read any chapters according to reader's own interest. The emphasis of this book is on methodologies rather than on theory, with a particular focus on applications of the empirical likelihood techniques to various semiparametric regression models. Key technical arguments are presented in the "proofs sections" at the end of each chapter. This gives interested researchers an idea of how the theoretical results are obtained. Also from the style of material organization, this book is more likely a lecture note, rather than a textbook. Most materials come from authors' research articles.
This book intends to provide a useful reference for researchers and to serve as a lecture note to postgraduate students. It is especially for the people working in the nonparametric and semiparametric statistics areas or applying the empirical likelihood method to other areas.
作者简介
目录信息
读后感
用户评价
我特别留意了书中对历史背景和发展脉络的梳理，这一点处理得相当得体。作者并没有将这些先进的模型孤立地呈现出来，而是巧妙地将它们置于统计学演变的长河之中。通过回顾经典参数模型存在的局限性，再逐步引出非参数方法作为对这些局限性的有力回应，整个叙事逻辑非常流畅自然。这种历史性的视角，使得读者能够更好地理解为什么要发展这些复杂的工具，而不是仅仅停留在“如何使用”的层面。它教会我们思考的不是“哪个模型最好”，而是“在何种假设条件下，这个模型是最合理的选择”。这种宏观的把握能力，在许多专注于纯粹技术细节的书籍中是缺失的，而这本书恰恰弥补了这一点。
这本书的封面设计得非常简洁有力，黑色的背景衬托着白色的书名，给人一种专业而深邃的感觉。初拿到手时，我立刻被它所散发出的学术气息所吸引。虽然我并非专业研究这个领域的，但那种扎实严谨的气质让我相信这是一部有分量的著作。翻开扉页，作者的学术背景和研究方向介绍让我对内容有了初步的预期——这一定是一本面向有一定基础的统计学爱好者或者研究生的深度读物。那种对理论构建的尊重感，从排版和字体选择上都能窥见一斑。它不像市面上那些试图用花哨的图表或通俗的比喻来迎合大众读者的书籍那样轻浮，而是以一种近乎教科书般的严谨姿态，欢迎那些真正渴望深入理解统计推断核心原理的读者。我期待着它能带领我穿越那些复杂的公式和符号，直抵非参数和半参数方法的精髓。
这本书的文字密度简直令人咋舌，每一个段落都像是一个紧凑的论证单元，没有一句废话或赘述。对于初次接触这类高级统计模型的读者来说，阅读体验无疑是具有挑战性的，甚至可以说是“硬核”的。我不得不承认，有些章节我需要放慢阅读速度，反复咀嚼其中的数学推导过程。它不像某些教材那样会提供大量的直观解释或生活实例来“软化”概念，而是直接将核心的数学框架搭建起来，要求读者自行去填充理解的血肉。这种风格无疑会筛选掉那些只求皮毛知识的读者，但对于那些追求知识深度和内在逻辑的求知者而言，这正是一种纯粹的享受——它在尊重读者的智力水平的同时，也毫不留情地检验着你的理解力。每一次攻克一个难关，都会带来巨大的成就感。
从内容组织来看，作者在章节间的衔接上做得非常精妙，体现了极高的逻辑自洽性。当你读完关于核密度估计的基础后，紧接着关于广义加性模型的讨论就显得水到渠成，你能够清晰地看到从基础构建块到复杂结构是如何一步步堆叠起来的。书中对各种假设条件的敏感性分析也做了详尽的探讨，这对于实际应用至关重要。毕竟，理论上的完美模型在现实数据面前常常不堪一击。这本书的价值在于，它不仅教你如何构建模型，更重要的是，它培养了一种批判性的思维——对模型假设保持警惕，并理解模型选择背后的权衡取舍。这使得这本书更像是一位资深的导师，而非仅仅是一本手册。
这本书的习题设计，如果能配有更详尽的解答或至少是思路提示，那么对于自学者来说会更加友好。目前的习题更偏向于理论的验证和推导，对于那些希望立即将理论转化为编程实践的读者来说，可能会感到一丝丝的遗憾。虽然我理解对于这种深度的学术著作来说，重点在于理论的掌握，但现实中，读者往往需要通过动手操作来巩固那些晦涩的数学概念。如果能在附录中加入一些使用主流统计软件（如R或Python）实现核心算法的伪代码或案例分析，那无疑将极大地拓宽其应用范围，将这本书从纯粹的理论殿堂推向工程实践的前沿。即便如此，其理论深度和覆盖面的广阔性，依然使其成为该领域不可多得的珍贵参考资料。
