非參數(shù)統(tǒng)計(jì)：方法與應(yīng)用

第一章 導(dǎo)言
第二章 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
2．1 X2檢驗(yàn)
2．2 Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)
2．3 符號(hào)檢驗(yàn)
2．4 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
2．5 游程檢驗(yàn)
第三章 兩個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
3．1 符號(hào)檢驗(yàn)
3．2 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
第四章 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
4．1 Mann-Whitney-Wilcoxon檢驗(yàn)
4．2 Wald-Wolfowitz游程檢驗(yàn)
4．3 兩樣本的X2檢驗(yàn)
4．4 兩樣本的Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)
第五章 A個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
5．1 Cochran Q檢驗(yàn)
5．2 Friedman檢驗(yàn)
第六章 旮齠懶⒀鏡姆遣問煅é
6．1 Kruskal-Wallis檢驗(yàn)
6．2 旮鲅鏡你2檢驗(yàn)
第七章 兩個(gè)樣本的相關(guān)分析
7．1 等級(jí)相關(guān)
7．2 Kendall秩相關(guān)
7．3 偏秩相關(guān)
第八章 旮鲅鏡南喙胤治?
8．1 Kendall完全秩評(píng)定協(xié)和系數(shù)
8．2 Kendall不完全秩評(píng)定協(xié)和系數(shù)
8．3 Friedman檢驗(yàn)和多重比較
第九章 列聯(lián)表中的相關(guān)測(cè)量
9．1 列聯(lián)表相關(guān)測(cè)量的有關(guān)問題
9．2 列聯(lián)表的檢驗(yàn)及相關(guān)測(cè)量
9．3 列聯(lián)表的PRE測(cè)量法
9．4 SPSS關(guān)于列聯(lián)分析的計(jì)算
第十章 對(duì)數(shù)線性模型
10．1 高維列聯(lián)表
10．2 對(duì)數(shù)線性模型的類型和參數(shù)估計(jì)
10．3 模型的檢驗(yàn)和選擇
10．4 SPSS應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
附表
附表Ⅰ：分布表
附表Ⅱ：二項(xiàng)分布表
附表Ⅲ：?jiǎn)螛颖綤-S檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
附表Ⅳ：正態(tài)分布表
附表Ⅴ：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表Ⅵ：帶有Q=O．05的累積二項(xiàng)分布表（用于符號(hào)檢驗(yàn)）
附表Ⅶ：Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
附表Ⅷ：游程分布的數(shù)目
附表Ⅸ：上下游程分布的數(shù)目
附表Ⅹ：Mann-Whitney-Wilcoxon分布表
附表Ⅺ：兩個(gè)樣本K-S檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
附表Ⅻ：K-W檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
附表ⅩⅢ：Spearman等級(jí)相關(guān)統(tǒng)計(jì)量
附表ⅩⅣ：Kendall嬙臣屏?
附表ⅩⅤ：Kendall協(xié)和系數(shù)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量
附表ⅩⅥ：多重比較的臨界值Z
附表ⅩⅦ：F分布表