自助法：一种统计推断的非参数估计法

　　本书讨论了自助法的基本理论，并结合真实数据说明自助法的运用。基本的自助法是把样本当作一个总体来看，利用蒙特卡洛抽样法来生成统计量抽样分布的经验估计。自助法较重要的论断是根据重取样本计算的统计量的相对频率分布就是原始样本统计量的抽样分布估计。*后，作者总结了如何利用不同的软件包来运用这一计算机运算密集型方法。本书清晰地介绍了自助法的理论和运用，能够给对自助法和非参数估计法感兴趣的读者提供入门指导和系统分析。

　　克里斯托弗 Z.穆尼，西维吉尼亚大学政治系助理教授，英国埃塞克斯大学政府管理学院客座讲师。他的教学和研究兴趣包括立法决策、美国州政治和政治学方法。他于1990年获威斯康星大学-麦迪逊分校博士。他的研究发表在《西方政治学季刊》（Western Political Quarterly）、《社会科学季刊》（Social Science Quarterly）、《美国政治学季刊》（American Political Quarterly）和《立法研究季刊》（Legislative Studies Quarterly）等期刊上。罗伯特 D.杜瓦尔，西维吉尼亚大学政治系副教授，公共政策项目研究生部主任。他的教学和研究兴趣包括安全政策、环境政策、定量国际政治和统计方法。他的研究发表在《英国政治科学期刊》（British Journal of Political Science）、《冲突解决期刊》（Journal of Conflict Resolution）和《美国政治科学期刊》（American Journal of Political Science）上。