A.C.戴维森。；D.V.欣克利。 引导方法及其应用。 （英语） Zbl 0886.62001号 剑桥统计与概率数学系列，1。剑桥：剑桥大学出版社。x、 第582页（1997年）。 Bootstrap方法是一种计算机密集型的统计分析方法，它使用模拟来获得可靠的标准误差、置信区间和广泛问题的其他不确定性度量。这本书提供了一个广泛的和最新的自举方法的应用实例，以及没有强调数学活力的基本理论的最新覆盖面。除了参考书目和附录外，这本书的材料分为十一章。第2章描述了用于参数和非参数模型中单个样本的重采样方法的特性。第三章将基本思想扩展到几个样本、半参数和光滑模型。显著性和置信区间是第4章和第5章的主题。随后的三章讨论适用于线性回归模型、广义线性模型和非线性模型、时间序列、空间数据和点过程的重采样方法。第9章描述了如何利用方差减少技术（如平衡模拟）来改进模拟。第10章描述了似然函数的各种半参数版本以及与重采样方法密切相关的基本思想。第11章简要介绍了软件包中的重采样例程。审核人：K.Alam（克莱姆森） 引用于735文件 MSC公司： 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 62G09号 非参数统计重采样方法 关键词：引导数据库；参数化的；非参数的；半参数；线性回归模型；广义线性模型；非线性模型；时间序列 软件：R（右）；引导库 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.C.Davison}和\textit{D.V.Hinkley}，Bootstrap方法及其应用。剑桥：剑桥大学出版社（1997；Zbl 0886.62001）