推薦閱讀以了解引導程序何時會失敗？

眾所周知，引導程序可能會失敗。

我在Bickel 和 Freedman (1981)的第 6 節中讀到，當您想使用引導程序來評估 MLE 以估計連續均勻分佈的參數時，它會失敗。

我閱讀了 Efron 和 Tibshirani 的書的第 7.4 節，但我找不到他們所指的參考資料。

有人可以指出一些我可以參考的更容易訪問的東西嗎？謝謝！

Davison and Hinkley, 1997對自舉理論和應用進行了全面的回顧。它比您的參考文獻更新，更溫和，並且有很多示例（其中一些在 R 中）。如果這看起來還是太過分了，Mooney and Duval, 1993是一個更簡單、更簡短的介紹，也是一個很好的起點。

戴維森和欣克利討論了引導在第 ch 結束時失敗的情況。2（第 2.6 節）。事實上，例 2.5 中有一個“估計最大值”問題。

不出所料，當經驗分佈函數不能很好地代表真實分佈函數時，引導程序通常會失敗。失敗的細節——關於缺乏近似的樞軸和邊值擴展——也許最好留給閱讀。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/25151