[Introduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference]

本书简介：
       本书对经验过程和半参数推断提供了自我包含的、循序渐进的介绍。这些功能强大的研究技术在以下两个方面发挥了重大作用。(1)从真实的复杂模型研究统计学估计的大样本性质;(2)对统计学推断开发新的方法。
　　对每一个主要的思想,作者均以非技术推动的方式引入,从头至尾给出了例子,以便清楚地阐述重要的概念。每一章的结尾都有家庭作业问题,以便帮助读者更深入地理解这些概念。
　　本书共有22章,分成三个部分。第一部分综述,含第1~4章。1.绪论;2.经验过程综述;3.半参数推断综述;4.实例研究I。第二部分经验过程,含第5~15章。5.对经验过程的介绍;6.经验过程初步;7.随机收敛;8.经验过程方法;9.熵的计算;10.自助经验过程;11.更多的经验过程结果;12.函数delta方法;13.Z一估计量;14.M-估计量;15.实例研究Ⅱ。第三部分半参数推断,含第16~22章。16.对半参数推断的介绍;17.半参数推断初步;18.半参数模型与有效性;19.有限维参数的有效推断;20.无限维参数的有效推断;21.半参数M-估计量;22.实例研究Ⅲ。
　　本书是《斯普林格统计学丛书》中的一本。作者是美国北卡罗来纳大学ChapelHill校区生物统计系的教授、系主任、统计学和运筹学系的教授。他是美国统计学协会和数理统计研究所的Fellow。《统计学纪事》、《统计学电子杂志》、《国际生物统计学、统计学和概率快报杂志》及《统计学综述》的副编辑。
　　本书的目标读者群包括统计学家、生物统计学家以及具有数理统计背景的其他研究人员。适合于统计学和生物统计学研究生第二年的课程。
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真是没想到，一元三次方程求根公式在数据分析中也有用，呵呵。现在把它备个忘。

受到当年明月的启发，发现一个人下定决心做一件事的时候还是能办到的。
从今以后，我将坚持学习非参数统计学，为了督促自己，拟采取零敲碎打的做法。
陆续将学习的内容记录下来，主要是翻译一些大家的论文、讲义和书籍等等，希望自己可以坚持下去。
现在开始第一回。
条件密度和条件分布的非参数估计。

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仙峰绝壁 攀登无数 往往到头虚老

支离破碎 细微末节 多少青春废了

鲸吞碧海 芥纳须弥 左右逢源最好

只凭这经验过程  消融那稳健生存

谁听得  千尺崖前 百丈悬冰 杜宇一声春晓

相依路远  过程关深 行人原自稀少

体系我立 定理自出 此心可通天道

寻根本 识破源流 自有人间真宝

D. Pollard, Convergence of Stochastic Processes, Springer-Verlag, 1984
D. Pollard, Empirical Processes: Theory and Applications, Institute of Mathematical Statistics, 1990
A. Van der Vaart and J. Wellner, Weak Convergence and Empirical Processes, Springer, 1996.
S. A. van de Geer, Empirical Processes in M-Estimation, Cambridge University Press, 1999.

统计学习理论的经典文献：Vapnik的统计学习理论与统计学习理论的本质。我觉得是好东西，后来老瓦的两本书都出了中译本，其中有部分是经验过程的东西，不是很容易学的，DNY的书从优化入手处理SVM入门一读还是很不错的，以前看到Zhou,D.X.在作统计学习的理论工作，其实用经验过程作统计的人与统计学习的人做得活是相同的，但缺乏交流，各干各的。

最近越来越觉得优化方法与M估计的关系很密切，以前的时候比较懒散，没好好利用好机会，优化没学好，好在带来了Z老师的优化讲义，粗略的看了一下，得下点功夫，不懂优化怎么行？希望闯出一条新路来，老师说得对，需要有自己的东西。Sen，P.K的书也要好好看。

来学校已经三个月了，挺忙的，日子过得挺充实。