具体描述
This book is for students and researchers who have had a first year graduate level mathematical statistics course. It covers classical likelihood, Bayesian, and permutation inference; an introduction to basic asymptotic distribution theory; and modern topics like M-estimation, the jackknife, and the bootstrap. R code is woven throughout the text, and there are a large number of examples and problems. An important goal has been to make the topics accessible to a wide audience, with little overt reliance on measure theory. A typical semester course consists of Chapters 1-6 (likelihood-based estimation and testing, Bayesian inference, basic asymptotic results) plus selections from M-estimation and related testing and resampling methodology. Dennis Boos and Len Stefanski are professors in the Department of Statistics at North Carolina State. Their research has been eclectic, often with a robustness angle, although Stefanski is also known for research concentrated on measurement error, including a co-authored book on non-linear measurement error models. In recent years the authors have jointly worked on variable selection methods.
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读后感
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用户评价
这本书的排版和装帧质量非常高，纸张厚实，印刷清晰，这点值得称赞。作为一本专业书籍，它确实给人一种耐用和专业的印象。但是，当我试图在章节的末尾寻找一些可以帮助我巩固理解的小练习或者思考题时，我感到非常失望。很多章节的论述戛然而止，似乎默认读者已经完全掌握了所讲内容，可以直接进入下一个更复杂的议题。统计学习的精髓往往在于实践中的反复应用和对结果的批判性思考，而一本好的教材应该通过精心设计的习题来引导读者进行这种训练。这本书更像是一份详尽的学术报告的汇编，而非一本互动的学习指南。我尝试自己构建了一些例子来检验我是否真的理解了“一致性”和“渐近正态性”的含义，但由于缺乏官方的反馈机制（即习题答案或解析），我始终无法完全确定自己是否走在了正确的轨道上。因此，对于自学者而言，这本书的价值更多地体现在其作为参考资料的严谨性上，而非作为教学工具的实用性。
评分我是在为我的研究生课程寻找一本能提供更深层次理论支撑的教材时发现了这本书。我必须承认，在理论的深度和广度上，它绝对是教科书级别的典范。作者对于统计推断的哲学基础和数学推导展现出了一种近乎偏执的精确性。特别是关于充分性、完备性和无偏估计的章节，简直可以作为教材的范本。它没有回避那些让许多统计学家望而却步的数学细节，而是将其作为理解推断本质的关键步骤来深入探讨。然而，这种深度也带来了一个副作用：阅读体验略显晦涩。书中大量的数学符号和希腊字母构建了一个高度抽象的符号系统，使得章节间的过渡常常显得比较突兀。例如，当我们从经典的频率学派推断转向更现代的MCMC方法时，中间的桥梁搭建得不够平滑，读者需要自己投入大量精力去构建这种联系。我期待的是一种更具启发性的讲解，能够引导我思考“为什么是这种方法”而不是仅仅展示“如何得到这个结果”。对于一个需要将这些高级概念应用到生物统计学研究中的人来说，我更希望能看到一些现代计算统计学的视角，而不是完全沉浸在纯粹的数理逻辑之中。
评分我是一个对统计学历史和思想流派的演变特别感兴趣的读者。我原以为一本名为“Essential Statistical Inference”的书，会花相当大的篇幅来梳理从高斯、拉普拉斯到费希尔、奈曼-皮尔森的发展脉络，探讨不同学派之间思想的碰撞和融合。这本书确实提到了那些标志性的人物和他们的主要贡献，比如对费希尔信息矩阵的详细讨论，以及对最小二乘法的经典阐述。然而，这些讨论更多地集中在数学公式的推导上，而非其背后的历史背景和方法论上的争论。例如，贝叶斯学派和频率学派在“真实概率”定义上的根本分歧，在书中只是以一种非常技术性的方式带过，缺乏那种引人入胜的辩论场景再现。我希望能够更深入地理解为什么某些统计学家会坚守特定的推断范式，以及这些范式在面对新的数据挑战时是如何被修正或替代的。这本书给了我坚实的数学骨架，但缺少了赋予这个学科生命力的“人文色彩”和历史的厚重感。读完后，我感觉自己掌握了工具的使用说明书，但对工具的设计哲学了解得还不够透彻。
评分这本书的封面设计相当朴实，带着一丝学术的严谨感，拿在手里沉甸甸的，让人立刻感受到内容的深度。我原本是希望能找到一本能将复杂的统计概念阐释得通俗易懂的入门读物，尤其是在处理像贝叶斯方法和最大似然估计这类核心议题时。然而，这本书的叙述方式更像是为那些已经对概率论和微积分有扎实基础的读者准备的。它的逻辑推进非常紧密，每一个公式和证明都像是精心编织的线索，如果你稍有松懈，很容易就会跟不上作者的思路。举例来说，在讨论大样本理论时，书中对中心极限定理的推导过程详尽得令人发指，每一个步骤都无可挑剔，但对于初学者来说，这可能更像是一座需要攀登的高山，而不是一座可以轻松俯瞰风景的瞭望台。我花了好大力气才消化了前三章的内容，感觉自己更像是在啃一本参考手册，而不是在进行一次愉快的学习旅程。书中对于各种假设检验的介绍，虽然全面覆盖了从参数到非参数的各种情况，但缺乏那种能让人立刻在实际问题中应用的直观案例来加以佐证，这使得理论和实践之间似乎隔着一层薄雾。
评分这本书的组织结构非常线性化，几乎完全按照理论的依赖关系来安排内容，从最基础的随机变量和矩开始，逐步向上构建到假设检验和置信区域。这种结构保证了逻辑上的完美无瑕，但却牺牲了一定的灵活性。对于一个有特定应用需求（比如时间序列分析或生存数据分析）的读者来说，这本书的结构显得有些僵硬。我真正想知道的是，如何将这些基础的“精髓”迅速有效地应用到我的特定领域中去。书中最后几章虽然触及了指数族分布和估计量的渐近性质，但这些内容似乎更偏向于理论的完备性，而不是对实际统计建模的指导。我尝试去寻找关于模型选择标准（如AIC或BIC）的详细对比分析，或是关于模型诊断的实际步骤介绍，但这些在书中几乎找不到踪影。它仿佛是建立在一个理想化的、完全符合数学假设的世界中，很少与现实世界中那些充满噪声和不确定性的数据打交道。因此，它更像是一块纯净的理论基石，需要大量的后续工作才能将其转化为一座可以居住的分析大厦。
评分写的非常非常好，读完之后，可以对统计推断有个较为全面的认识。需要一定的基础才能读·~·
评分写的非常非常好，读完之后，可以对统计推断有个较为全面的认识。需要一定的基础才能读·~·
评分I only selectively read about 80% of all the materials. Very practical and comprehensive, a must-read to learn about more advanced statistical inference tools.
评分5.2 Essential Statistical Inference - Boos and Stefanski (Springer, 2013)
评分写的非常非常好，读完之后，可以对统计推断有个较为全面的认识。需要一定的基础才能读·~·
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