В этой книге содержится всеобъемлющее руководство по крупным выборочным методам статистики. При уделении особого внимания развитию аналитических навыков и пониманию мотивации крупные выборочные методы статистики начинаются с фундаментальных методов и объединяют теорию и прикладные программы.
В первых пяти главах рассматриваются некоторые основные методы, такие как фундаментальные аргументы эпсилон-дельта, расширение тейлора, различные виды конвергенции и неравенства. В следующих пяти главах рассматриваются теоремы предельных значений в конкретных ситуациях, связанных с данными наблюдений. Каждая из первых десяти глав содержит по крайней мере Один раздел тематического исследования. Последние шесть глав посвящены конкретным областям применения. В этом новом издании представлена заключительная глава, посвященная теории случайных матриц, а также расширенному рассмотрению моделей неравенства и смешанного воздействия.
Тематические исследования и прикладные главы книги демонстрируют, как использовать методы, разработанные на основе теории больших выборок в реальных ситуациях. Книга дополняется большим количеством упражнений, давая читателям возможность практиковать то, что они узнали. Приложения обеспечивают контекст для матричной алгебры и математической статистики. Во втором издании рассматриваются новые задачи в области науки о данных.
Этот текст предназначен для широкой аудитории, начиная со старших студентов старших курсов до исследователей с докторскими степенями. Первый курс по математической статистике и курс по математике являются предварительными условиями.