具体描述
本书是陈希孺院士的自选集，包含了他自20世纪60年代以来所发表的百余篇论文中的25篇，内容涉及参数估计、线性统计模型(LS估计、M估计等)、非参数统计（U统计量、线性秩统计量、非参数回归和密度估计等）等领域，可以反映他在这些领域工作的基本成果．
本书的出版得到了中国科学技术大学科技处、出版社和统计与金融系等有关方面的大力支持和协助，具体工作主要是由目前在中国科学技术大学工作的陈希孺院士的学生们完成的，这件事自2001年开始酝酿，历时两年多，在上述各方面通力合作之下，得以顺利完成，特书此以志其事．
作者简介
目录信息
1 0n Minimax Invariant Estimation of Scale and Location Parameters
2 拟秩统计量的一极限定理
3 具任给精确度的区间估计的存在问题
4 线性模型中误差方差估计的Berry-Esseen界限
5 线性估计弱相合性的一个问题
6 最近邻密度估计的收敛速度
7 U-统计量的分布的非一致性收敛速度
8 0n One Conjecture of R.s.Singh
9 Exponential Bounds of Posterior Risk for k-NN Prediction
10 uniform Convergence Rates of Kernel Density Estimators
11 The Optimal Rate of Convergence of Error for k-NN Median Regression Estimates
12 只有一个转变点的模型的假设检验和区间估计
13 strong Consistency of M-Estimates in Linear Models
14 Estimation of Multivariate Binary Density Using Orthogonal Functions
15 线性模型中最小一乘估计的渐近正态性
16 Asymptotic Theory of Least Distances Estimate in Multivariate Linear Models
17 On a Problem of Existence of Consistent Estimate of Consistent Estimate
18 Consistency of Minimum L1-norm Estimates in Linear Models
19 线性模型参数M估计的线性表示
20 低阶矩条件下线性回归最小二乘估计弱相合的充要条件
21 Gauss-Markov条件下最小二乘估计的强相合性
22 多元线性回归最小二乘估计的一个非正常表现
23 On a Problem of Strong Consistency of Least Absolute Deviation Estimates
24 ATobin-type Estimate of Censored Linear Models
25 Cramer-von Mises检验的非无偏性
文章原载索引
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的阅读体验真是令人耳目一新，它似乎捕捉到了某种深刻的统计学思想精髓，却又以一种极其平实、甚至带点朴素的方式娓娓道来。初翻开时，我还担心里面会充斥着晦涩难懂的数学公式和复杂的理论推导，毕竟“统计文选”这个名字听起来就有些高冷。但没想到，作者的叙述方式非常注重直觉和实际应用，仿佛是在和一位经验丰富、又极富耐心的老师对话。他总能找到最恰当的比喻来解释那些原本抽象的概念，比如在讲解中心极限定理时，他没有直接抛出那个著名的公式，而是通过一个生动的例子，描绘出大量独立随机变量的均值是如何自然而然地趋向于正态分布的，那种“水到渠成”的感觉在文字间流淌。我特别欣赏其中关于数据可视化的一章，它不是简单地罗列图表类型，而是深入探讨了如何通过视觉语言来“讲故事”，如何避免误导性的呈现，这对于我们这些日常需要处理数据报告的人来说，简直是醍醐灌顶。全书的节奏掌握得很好，既有理论的深度，又不乏实践的广度，让人读起来感到既充实又轻松。
评分这本书给我最大的感受是其内在的“连贯性”和“目的性”。它不是零散知识点的堆砌，而是围绕着一个清晰的主线——即如何运用统计的工具去逼近真实世界的规律——展开论述。即使是讲解一些看似孤立的技术细节，也能清晰地看到它如何服务于最终的推断和决策。我特别被其中关于模型选择和正则化方法的阐述所吸引。作者没有简单地介绍Lasso和Ridge的数学形式，而是深入探讨了它们背后的“奥卡姆剃刀”原则，即如何在拟合优度和模型复杂度之间找到那个优雅的平衡点。这种自上而下的思维架构，让每一个知识点都有了明确的坐标定位。读完之后，我感觉自己对统计推断的整个流程有了更清晰的地图，不再是零星的知识点，而是一张紧密相连的认知网络。这本书的价值就在于此，它构建的不是工具箱，而是思考的框架。
评分这本书的文字风格极其凝练，但绝不枯燥，它有一种老派文人的风骨，用词精准，逻辑清晰得如同手术刀般锋利，直指问题的核心。令人赞叹的是，在处理那些曾经让我望而却步的复杂统计模型时，作者总能用最简洁的语言提炼出其背后的核心思想，避免了冗余的数学包装，使得那些高深的理论变得触手可及。这绝不是一本泛泛而谈的普及读物，它是有分量的，但它的“重量”体现在思想的密度上，而不是篇幅的长度上。我特别喜欢其中关于假设检验的讨论，它没有急于给出P值的解释，而是先探讨了“犯错的代价”，将统计决策置于更广阔的现实情境中进行权衡。这种深思熟虑的写作态度，使得整本书读起来有一种“沉甸甸的可靠感”，仿佛作者已经替读者走过了无数弯路，最终只留下了最精华、最可靠的经验总结。
评分这本书的结构设计堪称匠心独运，它不像传统教材那样循规蹈矩地按照时间线或难度梯度铺陈，反而更像是一本智慧的碎片集锦，每篇“文选”都可以独立成章，但合在一起又形成了一个宏大的知识体系。我发现自己可以随时从任何一个章节切入，都能获得即时的启发，这对于碎片化阅读的现代人来说太友好了。比如，我偶然翻到关于贝叶斯推断的那部分，作者没有陷入无休止的哲学争论，而是聚焦于如何将先验知识系统地融入到模型更新中，那种严谨中带着灵活的论证方式，让我对贝叶斯方法的理解立刻提升到了一个新的层面。而且，文字中流露出的那种对统计学这门学科的敬畏与热爱是难以掩饰的，它不仅仅是工具的介绍，更像是一场关于如何理性看待世界、如何从不确定性中提取确定性的思维训练。读完后，我感觉自己不仅仅是掌握了一些技术点，更重要的是，我的“统计思维”被重塑了，看待问题的视角变得更加开阔和审慎。
评分阅读这本书的过程，更像是一场与一位智慧长者的深夜谈心，它没有咄咄逼人的技术压迫感，反而充满了引导和启发。书中的许多论述都带有强烈的个人色彩和独特的洞察力，这使得它远超了一般的教科书范畴，更像是一份深思熟虑的学术备忘录。我尤其关注了其中关于非参数统计的那几章，那通常是很多教材中一带而过的内容，但在这里，作者却赋予了它足够的篇幅和重视，细致地分析了它们在数据分布形态未知时的巨大优势。那种对统计学各个分支的平衡视角，展现了作者深厚的学识和广阔的视野。语言上，它偶尔会蹦出一些非常地道的表达，既有学术的严谨，又不失文学的韵味，读起来赏心悦目，让人不忍释卷。这本“文选”不仅是知识的宝库，更像是一份高质量的阅读清单，引导着读者去探索更多更深远的统计学世界。
评分大师之作，读一遍根本不够，来回琢磨好久才能看懂一点皮毛。路漫漫。。
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