本書は,統計的推測の理論を学ぶ上で基本となる,標本数を増やしたときの漸近理論の最近の発展をまとめたものである。特定の分布を仮定しないノンパラメトリックな設定の下で,エッジワース展開と正規化変換を議論している。また近年の計算機の発達により重要性が増しているジャックナイフ法,ブートストラップ法等の統計的リサンプリング法の基礎理論も解説しており,大学院生の教科書として,また研究者の参考文献として十二分に役立つ内容である。
1. 確立論の準備 2. 中心極限定理の精密化 3. U-統計量とその漸近分布 4. ジャックナイフ法とブートストラップ法 5. 分散の推定 6. スチューデント化統計量の漸近分布 7. 正規化変換 8. 統計的推測の効率
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