應用非參數統計方法（注釋版 原書(shū)第4版）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
《應用非參數統計方法（注釋版·原書(shū)第4版）》為英文版本，由人民大學(xué)一線(xiàn)任課老師在每章前輔助中文導讀。
非參數統計是統計學(xué)中的一個(gè)重要分支，也是數據分析的一個(gè)重要工具。它的一個(gè)重要特點(diǎn)是并不假設數據服從某個(gè)特定的分布，而是通過(guò)已有的數據去進(jìn)行分析。相較于其他統計方法，非參數的統計更加穩健，有更好的適用性。
《應用非參數統計方法（注釋版 原書(shū)第4版）》是一本國外經(jīng)典的教材，該書(shū)主要介紹了傳統的非參數統計方法，例如單樣本的推斷、多樣本的推斷，配對數據的分析等。此外，在本書(shū)的最后也介紹了現代的非參數統計方法，例如非參數的密度估計。書(shū)中通過(guò)將基礎理論與實(shí)際例子相結合的辦法，講解了不同統計方法的優(yōu)點(diǎn)和不足，給研究人員在實(shí)際問(wèn)題中選擇合適的方法提供了參考。
《應用非參數統計方法（注釋版 原書(shū)第4版）》可作為統計專(zhuān)業(yè)本科高年級學(xué)生或者研究生的教材，也可以作為專(zhuān)業(yè)人員非參數統計的工具書(shū)。
彼得·斯普倫特（Peter Sprent），是蘇格蘭鄧迪大學(xué)退休的統計教授。他在塔斯馬尼亞大學(xué)作為學(xué)生時(shí)，就被研究非參數方法的先驅EJG皮特曼引薦。他善于借助計算機程序來(lái)進(jìn)行數據分析，使得非參數統計的各種方法實(shí)現成為可能。
尼格爾 C.斯密頓（Nigel C.Smeeton），是英國赫特福德大學(xué)社區保障研究中心的社會(huì )統計學(xué)專(zhuān)家。他專(zhuān)注非參數統計在醫療中的應用和教學(xué)30余年，同時(shí)他也是倫敦國王學(xué)院的榮譽(yù)講師。
第1章基本概念
1.1基本統計知識
1.2總體和樣本
1.3假設檢驗
1.4估計
1.5職業(yè)規范
1.6習題
第2章非參數方法基礎
2.1置換檢驗
2.2二項檢驗
2.3順序統計量和秩
2.4數據探索
2.5非參數方法的效率
2.6計算機和非參數方法
2.7擴展閱讀
2.8習題
第3章單樣本的位置推斷
3.1范例的安排
3.2連續數據樣本
3.3基于秩的中位數推斷
3.4符號檢驗
3.5計分檢驗的應用
3.6檢驗比較及穩健性
3.7應用領(lǐng)域
3.8總結
3.9習題
第4章其他單樣本的推斷
4.1數據的其他特征
4.2匹配樣本分布
4.3二分數據的推斷
4.4符號檢驗的推廣
4.5隨機游程檢驗
4.6角坐標數據
4.7應用領(lǐng)域
4.8總結
4.9習題
第5章配對樣本的方法
5.1配對的比較
5.2一個(gè)不常見(jiàn)的符號檢驗的應用
5.3勢函數和樣本量
5.4應用領(lǐng)域
5.5總結
5.6習題
第6章兩個(gè)獨立樣本的方法
6.1中心位置的檢驗和估計
6.2中位數檢驗
6.3正態(tài)計分檢驗
6.4同方差的檢驗
6.5共同分布的檢驗
6.6勢函數和樣本量
6.7應用領(lǐng)域
6.8總結
6.9習題
第7章多樣本的基本檢驗
7.1與參數方法的比較
7.2獨立樣本的中心位置檢驗
7.3Friedman、Quade和Page檢驗
7.4二元響應數據
7.5異方差檢驗
7.6一些其他的考慮
7.7應用領(lǐng)域
7.8總結
7.9習題
第8章結構化數據的分析
8.1因素的處理結構
8.2平衡的2×2因素結構
8.3交互作用的本質(zhì)
8.4交互作用的其他處理方法
8.5交叉試驗
8.6單獨和多重比較
8.7應用領(lǐng)域
8.8總結
8.9習題
第9章生存數據分析
9.1生存數據的主要特點(diǎn)
9.2調整的Wilcoxon檢驗
9.3原始分排序和對數秩轉化
9.4順序數據的中位數檢驗
9.5檢驗的選擇
9.6應用領(lǐng)域
9.7總結
9.8習題
第10章相關(guān)性和一致性
10.1兩個(gè)變量之間的相關(guān)性
10.2多個(gè)變量的秩
10.3一致性分析
10.4應用領(lǐng)域
10.5總結
10.6習題
第11章二維線(xiàn)性回歸
11.1直線(xiàn)的擬合
11.2應用領(lǐng)域
11.3總結
11.4習題
第12章分類(lèi)數據
12.1分類(lèi)和計數
12.2定性屬性的分類(lèi)
12.3有序的分類(lèi)數據
12.4離散數據的擬合檢驗
12.5McNemar檢驗的推廣
12.6應用領(lǐng)域
12.7總結
12.8習題
第13章分類(lèi)數據的關(guān)聯(lián)性分析
13.1關(guān)聯(lián)性的分析
13.2列聯(lián)表的一些模型
13.3合并和拆分表
13.4一個(gè)法律困境
13.5勢
13.6應用領(lǐng)域
13.7總結
13.8習題
第14章穩健估計
14.1當假設不成立時(shí)
14.2離群點(diǎn)及其影響
14.3重抽樣的方法
14.4Ｍ估計和其他穩健估計
14.5應用領(lǐng)域
14.6總結
14.7習題
第15章現代非參數方法
15.1重點(diǎn)的轉移
15.2密度函數的估計
15.3回歸
15.4Logistic回歸
15.5多元數據
15.6針對大型數據的新方法
15.7集群之間的相關(guān)性
15.8總結
15.9習題
附錄
附錄
參考文獻
索引
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