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本书是一本统计学论著,由来自法国、俄罗斯、北美和西欧的51位统计学专家所写的26篇论文汇编而成,它们围绕一个共同的主题:统计理论和方法的当代进展及其在残存分析、统计拟合优度、系统可靠性随机过程等方面的应用.这些论文多数与M.S.Nikulin(即M.S.Nikouline)教授的统计学工作(成果,应用和发展)有关.Nikulin教授是当代著名的统计学家,1944年4月29日生于前苏联列宁格勒(现俄罗斯彼得堡),1966年获列宁格勒大学硕士学位.其后他和他的妻子学习法语,并且同在刚果布拉柴维尔的一所大学任数学教授.1969年他们回国,Nikulin就读于著名的莫斯科Steklov数学研究所,在L.N.Bolshev教授指导下获得博士学位,论文题目是《检验的推广》.1974-2006年他是彼得堡Steklov数学研究所Ibragimov统计学方法实验室的成员.1988-1992年他在彼得堡大学任讲师,1992年他受聘于法国波尔多大学任副教授,1996年起任教授,2012年退休获荣誉教授称号.他长期在法国从事数理统计学的研究和教学工作,组建了法国多个数理统计学方面的研究机构并主持工作,指导了11位博士生,他们中不少成为统计学研究和工业应用的领军人物.他至今发表了250多篇论文,涉及统计学的多个方面,特别是拟合良好性检定,参数模型的最佳无偏估计,半参数和非参数模型,人为残存数据分析,等等.他在法国居留和工作,同时与他祖国的同行也保持着良好关系.2012年7月4-6日法国统计学界举行庆贺Nikulin任波尔多大学教授20年纪念会议,会议的全部学术报告被收集作为本书的一部分.
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本书正文前是一篇由本书5位编者合写的文章,介绍了Nikulin的生平和主要科研成果.正文划分为3个部分,每部分包含若干章,各章实际都是独立的论文.第1部分:统计模型和方法,含第1-14章,分别论述单维性,一致性与和谐性概率,基于回归技术的通用拟合良好性检定,高尾分布的熵型拟合良好性检定,分类数据的建模,DurbinKnott分量及CramervonMises检验的变换,参数模型中的条件推理,随机扩散过程的渐近无参数检验,正态性的拟合良好性检定等.第2部分:残存分析中的统计模型和方法,含第15-20章,主要内容包括:残存分析中缺失数据的估计和分配策略,多元截尾下多元分布的线性泛函的非参数估计及应用,非直接观测的核密度估计,对于某些截尾数据的拟合良好性检定的比较性分析,具有缺失数据和相关截尾的比较处理的非参数检验等.第3&