数理统计：基本思想与重点专题 第2卷

著名统计学家Bickel 和Doksum的两卷集《数理统计:基本思想与专题》，1977年首次出版，目前的这个版本将1977年第1版的扩充为现在的第1卷，第2版，并且又增加了第2卷。在过去的四十年中，数理统计发生了巨大的变化，这部作品把*前沿的数据分析和统计方法，大数据、高维统计融入高等统计的教材，包括了当下统计学的一些热门话题和方法，每一章按照章节配有习题，并且附有解答提示。内容包括：经验过程，不变估计，半参数，蒙特卡洛，非参数，机器学习，变量选择等，有丰富的习题和补充阅读材料，并附有习题全解。

作者；彼得·比克尔是加州大学伯克利分校统计学教授。他曾任伯努利学会和数理统计研究所所长，麦克阿瑟研究员，COPSS奖得主，美国文理学院和国家科学院院士，1986年获耶路撒冷希伯来大学荣誉博士学位。

卷：目次：统计模型、目标和判断标准；估计方法；行为测量、优化的观点以及后程序；统计检验和置信域；渐近逼近；多参情况下的推断；附A：基础概率论回顾；B：概率和统计扩展话题；C：补充表

第二卷：导论；渐近分析工具；分布自由，无偏和同变估计；半参模型推断；蒙特卡洛方法；单变函数的无参推断；预测与机器学习；附件D

E：第2卷问题解答；参考文献；索引。

著名统计学家Bickel 和Doksum的两卷集《数理统计:基本思想与专题》，1977年首次出版，目前的这个版本将1977年第1版的扩充为现在的第1卷，第2版，并且又增加了第2卷。在过去的四十年中，数理统计发生了巨大的变化，这部作品把*前沿的数据分析和统计方法，大数据、高维统计融入高等统计的教材，包括了当下统计学的一些热门话题和方法，每一章按照章节配有习题，并且附有解答提示。内容包括：经验过程，不变估计，半参数，蒙特卡洛，非参数，机器学习，变量选择等，有丰富的习题和补充阅读材料，并附有习题全解。

作者；彼得·比克尔是加州大学伯克利分校统计学教授。他曾任伯努利学会和数理统计研究所所长，麦克阿瑟研究员，COPSS奖得主，美国文理学院和国家科学院院士，1986年获耶路撒冷希伯来大学荣誉博士学位。