應用非參數統計方法(注釋版·原書第4版)
作 者: (英)彼得·斯普倫特(Peter Sprent),(英)尼格爾 C.斯密頓(Nigel C.Smeeton) 著 禇挺進 譯
定 價: 98
出?版?社: 機械工業出版社
出版日期: 2019年01月01日
頁 數: 530
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787111484073
●前言
章基本概念
1.1基本統計知識
1.2總體和樣本
1.3假設檢驗
1.4估計
1.5職業規範
1.6習題
第2章非參數方法基礎
2.1置換檢驗
2.2二項檢驗
2.3順序統計量和秩
2.4數據探索
2.5非參數方法的效率
2.6計算機和非參數方法
2.7擴展閱讀
2.8習題
第3章單樣本的位置推斷
3.1範例的安排
3.2連續數據樣本
3.3基於秩的中位數推斷
3.4符號檢驗
3.5計分檢驗的應用
3.6檢驗比較及穩健性
3.7應用領域
3.8總結
3.9習題
第4章其他單樣本的推斷
4.1數據的其他特征
4.2匹配樣本分布
4.3二分數據的推斷
4.4符號檢驗的推廣
4.5隨機遊程檢驗
4.6角坐標數據
4.7應用領域
4.8總結
4.9習題
第5章配對樣本的方法
5.1配對的比較
5.2一個不常見的符號檢驗的應用
5.3勢函數和樣本量
5.4應用領域
5.5總結
5.6習題
第6章兩個獨立樣本的方法
6.1中心位置的檢驗和估計
6.2中位數檢驗
6.3正態計分檢驗
6.4同方差的檢驗
6.5共同分布的檢驗
6.6勢函數和樣本量
6.7應用領域
6.8總結
6.9習題
第7章多樣本的基本檢驗
7.1與參數方法的比較
7.2獨立樣本的中心位置檢驗
7.3Friedman、Quade和Page檢驗
7響應數據
7.5異方差檢驗
7.6一些其他的考慮
7.7應用領域
7.8總結
7.9習題
第8章結構化數據的分析
8.1因素的處理結構
8.2平衡的2×2因素結構
8.3交互作用的本質
8.4交互作用的其他處理方法
8.5交叉試驗
8.6單獨和多重比較
8.7應用領域
8.8總結
8.9習題
第9章生存數據分析
9.1生存數據的主要特點
9.2調整的Wilcoxon檢驗
9.3原始分排序和對數秩轉化
9.4順序數據的中位數檢驗
9.5檢驗的選擇
9.6應用領域
9.7總結
9.8習題
0章相關性和一致性
10.1兩個變量之間的相關性
10.2多個變量的秩
10.3一致性分析
10.4應用領域
10.5總結
10.6習題
1章二維線性回歸
11.1直線的擬合
11.2應用領域
11.3總結
11.4習題
2章分類數據
12.1分類和計數
12.2定性屬性的分類
12.3有序的分類數據
12.4離散數據的擬合檢驗
12.5McNemar檢驗的推廣
12.6應用領域
12.7總結
12.8習題
3章分類數據的關聯性分析
13.1關聯性的分析
13.2列聯表的一些模型
13.3合並和拆分表
13.4一個法律困境
13.5勢
13.6應用領域
13.7總結
13.8習題
4章穩健估計
14.1當假設不成立時
14.2離群點及其影響
14.3重抽樣的方法
14.4Ｍ估計和其他穩健估計
14.5應用領域
14.6總結
14.7習題
5章現代非參數方法
15.1重點的轉移
15.2密度函數的估計
15.3回歸
15.4Logistic回歸
15數據
15.6針對大型數據的新方法
15.7集群之間的相關性
15.8總結
15.9習題
附錄
附錄
參考文獻
索引
內容簡介
非參數統計是統計學中的一個重要分支，也是數據分析的一個重要工具。它的一個重要特點是並不假設數據服從某個特定的分布，而是通過已有的數據去進行分析。相較於其他統計方法，非參數統計更加穩健，且有更好的適用性。
《應用非參數統計方法(注釋版·原書第4版）》是一本國外經典的教材，《應用非參數統計方法(注釋版·原書第4版）》主要介紹了傳統的非參數統計方法，例如單樣本的推斷、多樣本的推斷，配對數據的分析等。
此外，在《應用非參數統計方法(注釋版·原書第4版）》的很後也介紹了現代的非參數統計方法，例如非參數的密度估計。
《應用非參數統計方法(注釋版·原書第4版）》中通過將基礎理論與實際例子相結合的辦法，比較了不同統計方法之間的優點和不足，給研究人員在實際問題中選擇合適的方法提供了參考。
《應用非參數統計方法(注釋版·原書第4版）》可以作為統計專業本科高年級學生或研究......
(英)彼得·斯普倫特(Peter Sprent),(英)尼格爾 C.斯密頓(Nigel C.Smeeton) 著 禇挺進 譯
彼得·斯普倫特（Peter Sprent），是蘇格蘭鄧迪大學退休的統計教授。他在塔斯馬尼亞大學作為學生時，就被研究非參數方法的先驅EJG皮特曼引薦。他善於借助計算機程序來進行數據分析，使得非參數統計的各種方法實現成為可能。
尼格爾 C.斯密頓（Nigel C.Smeeton），是英國赫特福德大學社區保障研究中心的社會統計學專家。他專注非參數統計在醫療中的應用和教學30餘年，同時他也是倫敦國王學院的榮譽講師。
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