《统计理论(英文)》是一部经典的讲述统计理论的研究生教程，综合性强，内容涵盖：估计；检验；大样本理论，这些都是研究生要进入博士或者更高层次必须学习的预备知识。为了让读者具备更加强硬的数学背景和更广阔的理论知识，书中不仅给出了经典方法，也给出了贝叶斯推理知识。《统计理论(英文)》目次如下：概率模型；充分统计量；决策理论；假设检验；估计；等价；大样本理论；分层模型；序列分析；附录：测度与积分理论；概率论；数学定理；分布概述。

《辐射和光场的量子统计理论》是作者在北京大学物理系为光学专业和理论物理专业研究生授课讲义的基础上修改和补充写成的。内容包括了量子电动力学基础和量子光学的基本概念和理论方法（包括新近发展的量子随机轨迹方法），其中包括作者本人的研究结果。 《辐射和光场的量子统计理论》内容大致分为两部份：一是有关光场和电子场（相对论性）的量子化，光子的基本性质（如自旋、宇称、动量和角动量、能量等），狄拉克方程的物理内涵和正反电子对的概念，量子电动力学的基本方程组，洛伦兹条件问题，散射算符和费曼图，原子对光子的吸收，电多极辐射和磁多极辐射，原子在强光下的拉比振荡，共振荧光等；二是光场的相干态和挤压相干态，光场的量子统计描述，光学测量与光场的相关函数，原子和光场与库的作用，耗散与涨落的量子统计理论（主方程和量子朗之万方程），激光的量子理论等。

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《理论统计（英文版）》是一本内容简明，结构严谨的理论统计教科书，内容包括自助法、非参数回归、同变估计、经验贝叶斯、序贯设计和分析。《理论统计（英文版）》各章有丰富的习题，解答在附录中提供。读者需具备微积分、线性代数、概率论、数学分析和拓扑等数学基础知识。目次：概率和测度；指数族；风险，充分性，完整性；无偏估计；曲指数族；条件分布；贝叶斯估计；大样本理论；估计方程和大概似值；同变估计；经验贝叶斯法和收缩估计；假设检验；高维优化试验等。

《理论统计（英文版）》是一本内容简明，结构严谨的理论统计教科书，内容包括自助法、非参数回归、同变估计、经验贝叶斯、序贯设计和分析。《理论统计（英文版）》各章有丰富的习题，解答在附录中提供。读者需具备微积分、线性代数、概率论、数学分析和拓扑等数学基础知识。目次：概率和测度；指数族；风险，充分性，完整性；无偏估计；曲指数族；条件分布；贝叶斯估计；大样本理论；估计方程和大概似值；同变估计；经验贝叶斯法和收缩估计；假设检验；高维优化试验等。

统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴，其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代，到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视，其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中，本书即是其中一部，另一部是《统计学习理论的本质》。 由于较系统地考虑了有限样本的情况，统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性，在该理论下发展出的支持向量机方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。

统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴，其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代，到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视，其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中，本书即是其中一部，另一部是《统计学习理论的本质》。 由于较系统地考虑了有限样本的情况，统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性，在该理论下发展出的支持向量机方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。

本书是一本优秀的统计模型教材，着重讲解线性模型的应用问题，包括广义最小二乘和两步最小二乘模型，以及二分变量的probit及logit模型的应用，还包括关于研究设计、二分变量回归及矩阵代数的背景知识。 这还是一本鼓舞人心的而又易读的书，无论是老师还是学生都会从中受益。