Boken 'Weak Convergence and Empirical Processes' gir en grundig innføring i teorien om svak konvergens, empiriske prosesser, samt deres anvendelser på et bredt spekter av problemer innen statistikk. Den første delen av boken tar for seg stokastisk konvergens i ulike former, noe som legger et solid grunnlag for videre utforskning. I del 2 samles teorien om empiriske prosesser i en form som er lett tilgjengelig for både statistikere og sannsynlighetsteoretikere. Den tredje delen utforsker en rekke anvendelser i statistikk, inkludert konvergenshastigheter for estimators, grenseteoremer for M- og Z-estimatorer, bootstrap-metoden, den funksjonelle delta-metoden, samt semiparametrisk estimering. De aller fleste kapitlene avsluttes med 'oppgaver og tillegg', der noen oppgaver bidrar til å styrke leserens forståelse av stoffet, mens andre supplerer teksten. Denne andre utgaven inkluderer mange av de nye utviklingene innen feltet siden publikasjonen av første utgave i 1996, som Glivenko-Cantelli bevaringsteoremer og nye grenser for forventningene til suprema av empiriske prosesser.
