应用非参数统计方法(注释版·原书第4版)

本书特色

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非参数统计是统计学中的一个重要分支，也是数据分析的一个重要工具。它的一个重要特点是并不假设数据服从某个特定的分布，而是通过已有的数据去进行分析。相较于其他统计方法，非参数的统计更加稳健，有更好的适用性。
　　《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》是一本国外经典的教材，该书主要介绍了传统的非参数统计方法，例如单样本的推断、多样本的推断，配对数据的分析等。此外，在本书的*后也介绍了现代的非参数统计方法，例如非参数的密度估计。书中通过将基础理论与实际例子相结合的办法，讲解了不同统计方法的优点和不足，给研究人员在实际问题中选择合适的方法提供了参考。
　　《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》可作为统计专业本科高年级学生或者研究生的教材，也可以作为专业人员非参数统计的工具书。

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作者简介

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　彼得·斯普伦特（Peter Sprent），是苏格兰邓迪大学退休的统计教授。他在塔斯马尼亚大学作为学生时，就被研究非参数方法的先驱EJG皮特曼引荐。他善于借助计算机程序来进行数据分析，使得非参数统计的各种方法实现成为可能。
尼格尔 C.斯密顿（Nigel C.Smeeton），是英国赫特福德大学社区保障研究中心的社会统计学专家。他专注非参数统计在医疗中的应用和教学30余年，同时他也是伦敦国王学院的荣誉讲师。

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目录

第1章基本概念1.1基本统计知识1.2总体和样本1.3假设检验1.4估计1.5职业规范1.6习题第2章非参数方法基础2.1置换检验2.2二项检验2.3顺序统计量和秩2.4数据探索2.5非参数方法的效率2.6计算机和非参数方法2.7扩展阅读2.8习题第3章单样本的位置推断3.1范例的安排3.2连续数据样本3.3基于秩的中位数推断3.4符号检验3.5计分检验的应用3.6检验比较及稳健性3.7应用领域3.8总结3.9习题第4章其他单样本的推断4.1数据的其他特征4.2匹配样本分布4.3二分数据的推断4.4符号检验的推广4.5随机游程检验4.6角坐标数据4.7应用领域4.8总结4.9习题第5章配对样本的方法5.1配对的比较5.2一个不常见的符号检验的应用5.3势函数和样本量5.4应用领域5.5总结5.6习题第6章两个独立样本的方法6.1中心位置的检验和估计6.2中位数检验6.3正态计分检验6.4同方差的检验6.5共同分布的检验6.6势函数和样本量6.7应用领域6.8总结6.9习题第7章多样本的基本检验7.1与参数方法的比较7.2独立样本的中心位置检验7.3Friedman、Quade和Page检验7.4二元响应数据7.5异方差检验7.6一些其他的考虑7.7应用领域7.8总结7.9习题第8章结构化数据的分析8.1因素的处理结构8.2平衡的2×2因素结构8.3交互作用的本质8.4交互作用的其他处理方法8.5交叉试验8.6单独和多重比较8.7应用领域8.8总结8.9习题第9章生存数据分析9.1生存数据的主要特点9.2调整的Wilcoxon检验9.3原始分排序和对数秩转化9.4顺序数据的中位数检验9.5检验的选择9.6应用领域9.7总结9.8习题第10章相关性和一致性10.1两个变量之间的相关性10.2多个变量的秩10.3一致性分析10.4应用领域10.5总结10.6习题第11章二维线性回归11.1直线的拟合11.2应用领域11.3总结11.4习题第12章分类数据12.1分类和计数12.2定性属性的分类12.3有序的分类数据12.4离散数据的拟合检验12.5McNemar检验的推广12.6应用领域12.7总结12.8习题第13章分类数据的关联性分析13.1关联性的分析13.2列联表的一些模型13.3合并和拆分表13.4一个法律困境13.5势13.6应用领域13.7总结13.8习题第14章稳健估计14.1当假设不成立时14.2离群点及其影响14.3重抽样的方法14.4Ｍ估计和其他稳健估计14.5应用领域14.6总结14.7习题第15章现代非参数方法15.1重点的转移15.2密度函数的估计15.3回归15.4Logistic回归15.5多元数据15.6针对大型数据的新方法15.7集群之间的相关性15.8总结15.9习题附录附录参考文献索引

封面

书名:应用非参数统计方法(注释版·原书第4版)

作者:彼得·斯普伦特 (Peter Spren

页数:530

定价:¥98.0

出版社:机械工业出版社

出版日期:2019-01-02

ISBN:9787111484073

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