章 绪论
节 变量与数据
第二节 关于统计检验
第三节 关于非参数统计
第四节 顺序统计量和秩统计量
第五节 统计软件的应用
练习题
第二章 单样本的非参数检验
节 符号检验和中位数的置信区间
第二节 Wilcoxon符号秩检验
第三节 游程检验
练习题
第三章 两相关样本的非参数检验
节 符号检验
第二节 Wilcoxon符号秩检验
练习题
第四章 两独立样本的非参数检验
节 Brown-Mood中位数检验
第二节 Wlicoxon(Mann-Whitney)秩和检验
练习题
第五章 多样本的非参数检验
节 Kruskal Wallis检验
第二节 Jonckheere-Terpstra检验
第三节 Friedman检验
第四节 Cochran检验
练习题
第六章 尺度检验
节 两独立样本的Siegel-Tukey方差检验
第二节 两样本尺度参数的MOOD检验
第三节 两样本及多样本尺度参数的Ansari-Bradley检验
第四节 两样本及多样本尺度参数的Fligner-Killeen检验
第五节 两样本尺度的平方秩检验
第六节 多样本尺度的平方秩检验
练习题
第七章 相关性检验
节 Spearman秩相关
第二节 Kendall秩相关
第三节 Kendall协和系数
练习题
第八章 列联表检验
节 列联表检验的有关问题
第二节 McNmar检验
第三节 Pearson χ2独立性检验
练习题
第九章 分布检验
节 单样本的Kolmogrov-Smirnon检验
第二节 双样本的Kolmogrov-Smirnon检验
练习题
第十章 非参数密度估计与非参数回归简介
节 核估计的定义
第二节 非参数回归
附表
附表1 组合数表(Nn)=CnN=N!/(N-n)!n!
附表2 标准正态分布右尾概率P(Z>z0)=1-Φ(z0)
附表3 Wilcoxon符号秩统计量左尾概率表p=P(W≤ω)
附表4 wilcoxon(Mann-whitney)秩和统计量左尾概率表P(W≤ω∣m,n)
附表5 Kruskal-Wallis检验临界值万hα:P(H≥hα)≤α
附表6 Jonckheere-Terpstra检验临界值Jα表P(J≥Jα)≤α
附表7 Kendall协同系数(W)函数(右尾概率)表p=P(W≥ω)(k=3,b=2,…,10)(Friedman统计量Q=Wn(k-1))
附表8 χ2分布临界值c表p(χ2≤c)=α
主要参考书目
内容摘要
非参数统计是统计学一个重要分支。由于它对总体分布假定的要求很宽泛,且适用于各类测量(定类、定序、定距、定比)尺度数据,所以在数据分析的研究与实践中有着广泛应用。本书在介绍非参数统计各个方法原理的基础上,使用R语言统计软件进行计算。在内容上主要包括:*章 绪论——作为全书的铺垫,第二章至第五章则按照单样本、两相关样本、两独立样本、多样本非参数检验的顺序。第六章至第九章依次是尺度检验、相关性检验、列联表检验、分布检验,第10章是非参数密度估计和非参数回归简介。
主编推荐
高振斌,二级教授,硕士研究生导师。2003年被授予陕西省普通高校教学名师,2007年荣获陕西省优秀教师荣誉称号。 长期从事抽样调查技术,随机过程及其应用,应用统计等方面的教学与科研工作。多年来发表学术论文40余篇,出版教材2部,主持或参与省部级及以上科研项目20余项,获省部级及以上优秀科研成果奖8项。教学成果方面主持了国家与陕西省统计学专业综合改革项目和本科教学质量工程项目8项,主持或参与省级及其以上教学研究项目6项,获省部级优秀教学成果奖励10余项。 兼任中国商务统计学会常务理事,陕西省统计学会常务理事,全国统计教材编审委员会委员等职务。
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