* 아마리, Barndorff - 닐슨 카스 및 Lauritzen이 라오 통계적 추론의 미분 기하학 .
−Geometrical approach for proving existence, uniqueness and other properties of MLE.
* 응용 프로그램과 버틀러, 안장 근사치 .
−Saddlepoint approximations to the MLE on complicated models.
* 콕스, 통계 추론의 원칙 .
−A basic reference on MLE.
* Cox and Barndorff-Nielsen, 추론 및 무증상 .
−Likelihood, pseudo-likelihood, approximation theorems and asymptotics explained by
two exponents in this area.
* Edwards, 가능성 .
−A reference for a general discussion on this concept.
* 퍼거슨, 큰 표본 이론 과정 .
−Contains classical results on asymptotic properties of point estimators.
* Kalbfleisch, 확률 및 통계적 추론 II . ♠
−Introductory book containing interesting basic results such as the continuous
approximation to the likelihood which is not always explained.
* Lehmann and Casella, 포인트 추정 이론 .
−Classical results on point estimation, an essential reference.
* 속도와 Salvan, 통계 추론의 원칙 : 네오 Fisherian 관점에서 .
네오 피셔 (Neo-Fisherian) : 점점 더 대중화되고있는 사고 학교에 대한 좋은 참고 자료.−A good reference on a school of thought becoming more and more popular:
the Neo-Fisherian.
* Pawittan, 십중팔구 : 가능성을 사용하여 통계 모델링 및 추론 .
* 수학 통계의 근사 , 근사 정리 .
−More rigorous book, here you can find the mystical "regularity conditions".
* Severini, 통계의 우도 방법 .
* Shao, 수학 통계 .
−Classical results, good as a textbook.
* Sprott, 과학 통계 추론 . − 가능성, 프로파일 가능성 및 고전적 통계 모델링에 대한 기본 참조.♠
−Basic reference on likelihood, profile likelihood and classical statistical modelling.
* van der Vaart, 점근 통계 .
모멘트 추정기, 효율성 및 테스트 에 대한 일반적인 참조 .−A general reference on: modes of convergence, properties of MLE, delta method,
moment estimators, efficiency and tests.
* 영과 스미스, 통계적 추론의 핵심 .
p * 공식, 수정 된 프로필 가능성 등.−A more recent book on: Likelihood, pseudolikelihood, saddlepoint approximations,
p∗ formula, modified profile likelihoods and more.