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  • 非参数统计——基于Python(基于Python的数据分析丛书) 王星 中国人民大学出版社 9787300301495 正版旧书
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非参数统计——基于Python(基于Python的数据分析丛书) 王星 中国人民大学出版社 9787300301495 正版旧书

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￥ 14.65 九五品

库存2件

江西南昌
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作者王星

出版社中国人民大学出版社

ISBN9787300301495

出版时间2022-06

装帧线装

页数312页

货号4730377

上书时间2024-06-21

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品相描述：九五品
商品描述
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书名：非参数统计——基于Python(基于Python的数据分析丛书)
编号：4730377
ISBN：9787300301495[十位:]
作者：王星
出版社：中国人民大学出版社
出版日期：2022年06月
页数：312
定价：49.00 元
参考重量：0.600Kg
-------------------------
新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *
第 1章 基本概念 1.1非参数统计的概念与产生 1.1.1 非参数统计的研究对象 1.1.2 非参数统计简史 1.2假设检验回顾 1.3经验分布和分布探索 1.3.1 经验分布 1.3.2 生存函数 1.4检验的相对效率 1.5分位数和非参数估计 1.5.1 顺序统计量 1.5.2 分位数的定义 1.5.3 分位数的估计 1.5.4 分位数的图形表示 1.6秩检验统计量 1.6.1 无重复数据的秩及性质 1.6.2 带结数据的秩及性质 1.7 U统计量 1.7.1 单一样本的U统计量和主要特征 1.7.2 两样本 U检验统计量和分布 习题 第 2章单变量位置推断问题 2.1符号检验和分位数推断 2.1.1基本概念 2.1.2大样本的检验方法 2.1.3符号检验在配对样本比较中的应用 2.1.4分位数检验?D?D符号检验的推广 2.2 Cox-Stuart趋势存在性检验 2.2.1*优权重Cox-Stuart统计量基本原理 2.2.2无权重Cox-Stuart统计量 2.3随机游程检验 2.3.1两类随机游程检验 2.3.2三类及多类游程检验 2.4 Wilcoxon符号秩检验 2.4.1基本概念 2.4.2 Wilcoxon符号秩检验和抽样分布 2.5估计量的稳健性评价 2.5.1敏感曲线 2.5.2影响函数 2.5.3失效点 2.6单组数据的位置参数置信区间估计 2.6.1顺序统计量位置参数置信区间估计 2.6.2基于方差估计法的位置参数置信区间估计 2.7正态记分检验 2.8分布的一致性检验 2.8.1 χ2拟合优度检验 2.8.2 Kolmogorov-Smirnov正态性检验 2.8.3 Liliefor正态分布检验 2.9单一总体渐近相对效率比较 习题 第3章 两独立样本数据的位置和尺度推断 ? 3.1 Brown-Mood中位数检验 3.1.1假设检验问题 3.1.2大样本检验 3.2 Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验 3.2.1无结点Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验 ? 3.2.2带结点时的计算公式 3.2.3 MX . MY的点估计和区间估计 3.3 Mann-Whitney U统计量与ROC曲线 3.4置换检验 3.5 Mood方差检验 3.6 Moses方差检验 习题 第4章 多组数据位置推断 4.1试验设计和方差分析的基本概念回顾 4.2多重检验问题 4.2.1 FDR控制基本原理 4.2.2 FDR的相关讨论 4.3高阶鉴定法(HC) 4.4 Kruskal-Wallis单因素方差分析 4.4.1 Kruskal-Wallis检验的基本原理 4.4.2有结点的检验 4.5 Jonckheere-Terpstra检验 4.5.1无结点Jonckheere-Terpstra检验 4.5.2带结点的Jonkheere-Terpstra检验 4.6 Friedman秩方差分析法 4.6.1 Friedman检验的基本原理 4.6.2 Hollander-Wolfe两处理间比较 4.7随机区组数据的调整秩和检验 4.8 Cochran检验 4.9 Durbin不完全区组分析法习题 第5章 分类数据的关联分析 5.1 r×s列联表和χ2独立性检验 5.2 χ2齐性检验 5.3 Fisher精确性检验 5.4 McNemar检验 5.5 Mantel-Haenszel检验 5.6关联规则 5.6.1关联规则基本概念 5.6.2 Apriori算法 5.7 Ridit检验法 5.7.1 Ridit得分的计算和假设检验 5.7.2 根据置信区间分组 5.8对数线性模型 5.8.1泊松回归 5.8.2对数线性模型的基本概念 5.8.3模型的设计矩阵 5.8.4模型的估计和检验 5.8.5高维对
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