推荐教材为《All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference》
详细解释：
大样本理论或渐近理论是统计学中的一个重要分支，主要探讨当样本量趋于无穷大时，统计量的性质和行为。对于希望深入了解这方面知识的学者，我推荐《All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference》这本书作为参考教材。
这本书具有以下几个优点：首先，它全面覆盖了统计推断的基础知识，包括点估计、置信区间和假设检验，这些内容都是渐近理论的基础。书中对这些内容的讲解深入浅出，适合不同水平的读者。其次，这本书对于大样本理论的讲解详尽，不仅包括基本的定理和性质，还有大量的例子和练习题，可以帮助读者更好地理解和掌握这些知识。此外，这本书还涵盖了现代统计学的一些前沿内容，如Bootstrap方法和贝叶斯推断等，这些内容在大样本理论中也有着重要的应用。
例如，书中详细讲解了中心极限定理，这是一个重要的大样本理论。中心极限定理指出，当样本量足够大时，样本均值近似服从正态分布，无论原始数据的分布是什么。这个定理在统计分析中有着广泛的应用，因为它允许我们使用正态分布的性质来进行推断，即使我们不知道原始数据的分布。
总的来说，《All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference》是一本全面、深入、易懂的统计教材，适合想要学习大样本理论的学者。通过阅读这本书，读者可以更好地理解和掌握大样本理论的基本概念和方法，为进一步的研究和应用打下坚实的基础。