讨论班丨统计渐进理论(2022/4/8)

编辑:劳雅静 许严方

1、讨论班简介

统计渐近理论

本课程主要学习并掌握统计渐近理论中的基础和常用技巧,内容主要包括基础概率论、Delta方法、矩估计、M估计、统计学习理论、集中不等式、经验过程、稀疏估计、概率图模型、非参数回归、相依推断等。本课程主要的参考教材为 Asymptotic Statistics, A.W. van der Vaart 和 High-dimensional statistics:  A non-asymptotic viewpoint, Wainwright, Martin J,以及其他相关的课本以及文献资料。

 

2、时间及地点

 

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3、本期内容概述

统计渐近理论

内容简介

本次课的内容安排为,先介绍Delta方法的理论性质与证明,再介绍Delta方法的用处。然后我们会介绍矩估计的理论性质和证明,最后还会介绍广义矩估计的想法、优势与应用。