“统计与数据科学丛书”序
第二版前言
版前言
章 预备知识
1.1 非参数统计概述
1.2 数据类型
1.3 检验的p值
1.4 次序统计量及其分布
1.5 分位数的估计
1.5.1 分位数的点估计
1.5.2 分位数的区间估计
题
第2章 u统计量
2.1 单样本u统计量
2.1.1 基本概念
2.1.2 u统计量的方差
2.1.3 u统计量的相合
2.1.4 u统计量的渐近正态
2.2 两样本u统计量
2.3 u统计量检验
2.3.1 对称中心的检验
2.3.2 位置参数的检验
题
第3章 基于二项分布的检验
3.1 二项检验
3.2 分位数检验
3.3 符号检验
3.3.1 基本方
3.3.2 中位数的符号检验
3.3.3 两样本符号检验
题
第4章 列联分析
4.12 ×2列联表及其检验
4.1.12 ×2列联表
4.1.2 fisher准确检验
4.1.3 mantel-haenszel检验
4.1.4 simon悖论
4.2 r×s列联表及χ2检验
4.2.1 r×s列联表
4.2.2 χ2统计量
4.2.3 拟合优度检验
4.2.4 独立检验
4.2.5 中位数检验
4.2.6 χ2分布的期望值准则
4.3 列联表中的相关测量
4.3.1 φ相关系数
4.3.2 列联相关系数
4.3.3 v相关系数
4.4 对数线模型
题
第5章 秩检验
5.1 线秩统计量
5.1.1 定义及基本质
5.1.2 渐近正态
5.2 符号秩检验
5.2.1 符号秩统计量及其质
5.2.2 wilcoxon符号秩检验
5.3 位置参数的检验
5.3.1 wilcoxon秩和检验
5.3.2 mann-whitney检验
5.4 尺度参数的检验
5.4.1 mood检验
5.4.2 方秩检验
5.5 多个独立样本问题
5.5.1 kruskal-wallis检验
5.5.2 jonckheere-tertra检验
5.6 区组设计
5.6.1 friedman检验
5.6.2 page检验
5.6.3 cochran检验
5.6.4 durbin检验
5.7 相关分析
5.7.1 spearman秩相关检验
5.7.2 kendallτ相关检验
5.7.3 多变量kendall协同系数检验
5.8 线回归的非参数方
题
第6章 检验的功效函数与渐近相对效率
6.1 功效函数
6.1.1 基本概念
6.1.2 功效函数的统计模拟
6.2 局部很优秩检验
6.3 pitman渐近相对效率
6.4 单样本位置问题的线符号秩检验的渐近相对效率
6.5 两样本位置问题的线秩检验的渐近相对效率
题
第7章 概率密度估计
7.1 若干密度估计
7.1.1 直方图
7.1.2 rosenblatt估计
7.1.3 核密度估计
7.1.4 近邻密度估计
7.2 估计精度的度量
7.3 交验证
7.4 密度估计的大样本质
7.4.1 基本概念
7.4.2 核密度估计的大样本质
7.4.3 近邻密度估计的大样本质
7.5 密度估计的应用
题
第8章 非参数回归
8.1 引言
8.2 回归函数的核估计
8.2.1 核估计的定义
8.2.2 带宽的选择
8.2.3 核函数的选择
8.2.4 核估计的质
8.2.5 模拟计算
8.3 回归函数的局部多项式估计
8.4 回归函数的近邻估计
8.5 实例分析
题
参文献
附录a 主要程序
a.1 若干自定义函数
a.2 几个主要图形的程序
附录b 附表
附表1 标准正态分布表
附表2 二项分布表
附表3 χ2检验的临界值表
附表4 符号检验的临界值表
附表5 wilcoxon符号秩检验的临界值表
附表6 wilcoxon秩和检验的临界值表
附表7 方秩检验的临界值表
附表8 kruskal-wallis检验的临界值表
附表9 jonckheere-tertra检验的临界值表
附表10 friedman检验的临界值表
附表11 page检验的临界值表
附表12 spearman秩相关检验的临界值表
附表13 kendallτ相关检验的临界值表