應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)（第二版）

目錄
“統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)叢書”序
第二版前言
**版前言
第1章預(yù)備知識1
1.1非參數(shù)統(tǒng)計(jì)概述1
1.2數(shù)據(jù)類型3
1.3檢驗(yàn)的p值4
1.4次序統(tǒng)計(jì)量及其分布5
1.5分位數(shù)的估計(jì)6
1.5.1分位數(shù)的點(diǎn)估計(jì)6
1.5.2分位數(shù)的區(qū)間估計(jì)7
習(xí)題1 10
第2章U統(tǒng)計(jì)量11
2.1單樣本U統(tǒng)計(jì)量11
2.1.1基本概念11
2.1.2U統(tǒng)計(jì)量的方差13
2.1.3U統(tǒng)計(jì)量的相合性15
2.1.4U統(tǒng)計(jì)量的漸近正態(tài)性16
2.2兩樣本U統(tǒng)計(jì)量18
2.3U統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)19
2.3.1對稱中心的檢驗(yàn)19
2.3.2位置參數(shù)的檢驗(yàn)20
習(xí)題2 24
第3章基于二項(xiàng)分布的檢驗(yàn)26
3.1二項(xiàng)檢驗(yàn)26
3.2分位數(shù)檢驗(yàn)29
3.3符號檢驗(yàn)32
3.3.1基本方法32
3.3.2中位數(shù)的符號檢驗(yàn)35
3.3.3兩樣本符號檢驗(yàn)37
習(xí)題3 38
第4章列聯(lián)分析40
4.12×2列聯(lián)表及其檢驗(yàn)40
4.1.12×2列聯(lián)表40
4.1.2Fisher精確檢驗(yàn)41
4.1.3Mantel-Haenszel檢驗(yàn)44
4.1.4Simpson悖論45
4.2r×s列聯(lián)表及χ2檢驗(yàn)48
4.2.1r×s列聯(lián)表48
4.2.2χ2統(tǒng)計(jì)量48
4.2.3擬合優(yōu)度檢驗(yàn)49
4.2.4獨(dú)立性檢驗(yàn)52
4.2.5中位數(shù)檢驗(yàn)53
4.2.6χ2分布的期望值準(zhǔn)則55
4.3列聯(lián)表中的相關(guān)測量56
4.3.1φ相關(guān)系數(shù)56
4.3.2列聯(lián)相關(guān)系數(shù)57
4.3.3V相關(guān)系數(shù)58
4.4對數(shù)線性模型58
習(xí)題4 64
第5章秩檢驗(yàn)68
5.1線性秩統(tǒng)計(jì)量68
5.1.1定義及基本性質(zhì)68
5.1.2漸近正態(tài)性72
5.2符號秩檢驗(yàn)74
5.2.1符號秩統(tǒng)計(jì)量及其性質(zhì)74
5.2.2Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)78
5.3位置參數(shù)的檢驗(yàn)85
5.3.1Wilcoxon秩和檢驗(yàn)85
5.3.2Mann-Whitney檢驗(yàn)91
5.4尺度參數(shù)的檢驗(yàn)92
5.4.1Mood檢驗(yàn)93
5.4.2平方秩檢驗(yàn)95
5.5多個獨(dú)立樣本問題97
5.5.1Kruskal-Wallis檢驗(yàn)97
5.5.2Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)102
5.6區(qū)組設(shè)計(jì)104
5.6.1Friedman檢驗(yàn)105
5.6.2Page檢驗(yàn)110
5.6.3Cochran檢驗(yàn)111
5.6.4Durbin檢驗(yàn)114
5.7相關(guān)分析115
5.7.1Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)115
5.7.2Kendallτ相關(guān)檢驗(yàn)118
5.7.3多變量Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)122
5.8線性回歸的非參數(shù)方法124
習(xí)題5 128
第6章檢驗(yàn)的功效函數(shù)與漸近相對效率133
6.1功效函數(shù)133
6.1.1基本概念133
6.1.2功效函數(shù)的統(tǒng)計(jì)模擬134
6.2局部秩檢驗(yàn)137
6.3Pitman漸近相對效率142
6.4單樣本位置問題的線性符號秩檢驗(yàn)的漸近相對效率146
6.5兩樣本位置問題的線性秩檢驗(yàn)的漸近相對效率150
習(xí)題6 156
第7章概率密度估計(jì)157
7.1若干密度估計(jì)157
7.1.1直方圖157
7.1.2Rosenblatt估計(jì)159
7.1.3核密度估計(jì)160
7.1.4近鄰密度估計(jì)162
7.2估計(jì)精度的度量164
7.3交叉驗(yàn)證法167
7.4密度估計(jì)的大樣本性質(zhì)169
7.4.1基本概念169
7.4.2核密度估計(jì)的大樣本性質(zhì)170
7.4.3近鄰密度估計(jì)的大樣本性質(zhì)171
7.5密度估計(jì)的應(yīng)用171
習(xí)題7 174
第8章非參數(shù)回歸175
8.1引言175
8.2回歸函數(shù)的核估計(jì)176
8.2.1核估計(jì)的定義176
8.2.2帶寬的選擇177
8.2.3核函數(shù)的選擇179
8.2.4核估計(jì)的性質(zhì)180
8.2.5模擬計(jì)算181
8.3回歸函數(shù)的局部多項(xiàng)式估計(jì)183
8.4回歸函數(shù)的近鄰估計(jì)186
8.5實(shí)例分析189
習(xí)題8 192
參考文獻(xiàn)194
附錄A主要程序197
A.1若干自定義函數(shù)197
A.2幾個主要圖形的程序203
附錄B附表212
附表1標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表212
附表2二項(xiàng)分布表213
附表3χ2檢驗(yàn)的臨界值表222
附表4符號檢驗(yàn)的臨界值表223
附表5Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)的臨界值表223
附表6Wilcoxon秩和檢驗(yàn)的臨界值表224
附表7平方秩檢驗(yàn)的臨界值表226
附表8Kruskal-Wallis檢驗(yàn)的臨界值表228
附表9Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)的臨界值表229
附表10Friedman檢驗(yàn)的臨界值表230
附表11Page檢驗(yàn)的臨界值表230
附表12Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)的臨界值表231
附表13Kendallτ相關(guān)檢驗(yàn)的臨界值表234