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163千字 字数
2015-02-01 发行日期
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主编推荐语

推荐书籍《非参数统计：基于R语言案例分析》简明易懂，适合初学者和应用工作者。

内容简介

非参数统计是21世纪统计理论的三大发展方向之一。它不假定特定的总体分布，简单、稳健、适用。非参数统计不仅是统计类专业的必修课，也是统计应用工作者必须掌握的基本方法和思想。《非参数统计：基于R语言案例分析》从问题背景与动机、方法引进、理论基础、计算机R语言实现、应用实例等诸多方面来介绍非参数方法，其内容包括：符号检验、Wilcoxon检验、Kendall相关、列联表、Kolmogorov-Smirnov检验、非参数核密度估计和回归等。《非参数统计：基于R语言案例分析》不仅可以作为非参数统计的教科书，也可以作为查询非参数方法的快捷参考书。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 1统计推断
  • 1.1 总体、样本与统计量
  • 1.1.1 总体
  • 1.1.2 样本
  • 1.1.3 目标总体与样本总体
  • 1.1.4 随机样本
  • 1.1.5 多元随机变量
  • 1.1.6 度量尺度
  • 1.1.7 统计量
  • 1.1.8 顺序统计量与秩
  • 1.2 估计
  • 1.2.1 经验分布函数
  • 1.2.2 估计量
  • 1.2.3 标准误差
  • 1.2.4 无偏估计量s2
  • 1.2.5 渐近置信区间
  • 1.2.6 自助法
  • 1.2.7 一般参数估计
  • 1.2.8 生存函数
  • 1.2.9 Kaplan-Meier估计
  • 1.3 假设检验
  • 1.3.1 临界域
  • 1.3.2 错误类型
  • 1.3.3 显著性水平
  • 1.3.4 零分布
  • 1.3.5 功效
  • 1.3.6 检验的p值
  • 1.3.7 计算机辅助
  • 1.3.8 假设检验的性质
  • 1.3.9 无偏检验
  • 1.3.10 相合检验
  • 1.3.11 相对效率
  • 1.3.12 渐近相对效率
  • 1.3.13 保守检验
  • 1.4 非参数统计评述
  • 1.4.1 使用优良方法
  • 1.4.2 参数方法
  • 1.4.3 稳健方法
  • 1.4.4 非参数方法
  • 1.4.5 渐近分布自由
  • 1.4.6 非参数的定义
  • 复习题
  • 思考题
  • 2符号检验
  • 2.1 二项检验与p值的估计
  • 2.1.1 二项检验
  • 2.1.2 概率或总体比例的置信区间
  • 2.2 分位数检验与的估计
  • 2.2.1 分位数检验
  • 2.2.2 分位数的置信区间
  • 2.3 符号检验的一些变形
  • 2.3.1 改变显著性检验
  • 2.3.2 Cox-Stuart趋势性检验
  • 案例分析
  • R语言代码示例
  • 复习题
  • 3关于秩的位置、尺度和相关性检验
  • 3.1 单样本模型
  • 3.1.1 Wilcoxon符号秩模型
  • 3.1.2 正态记分模型
  • 3.1.3 游程检验模型
  • 3.2 两样本模型
  • 3.2.1 Brown-Mood中位数检验
  • 3.2.2 Wilcoxon秩和检验
  • 3.2.3 两样本尺度参数的检验
  • 3.3 多样本模型
  • 3.3.1 多个独立样本
  • 3.3.2 多个相关样本
  • 3.3.3 平衡的不完全区组设计
  • 3.3.4 多样本尺度参数的检验
  • 3.4 秩相关性与非参数线性回归
  • 3.4.1 Spearman秩相关检验
  • 3.4.2 Kendall τ相关检验
  • 3.4.3 Theil回归方法
  • 3.4.4 最小中位数二乘回归方法
  • 案例分析
  • 复习题
  • 4 低维和高维列联表
  • 4.1 低维列联表
  • 4.1.1 2×2列联表
  • 4.1.2 r×c列联表
  • 4.1.3 中位数检验
  • 4.1.4 相依性度量
  • 4.2 高维列联表及应用
  • 案例分析
  • 复习题
  • 5Kolmogorov-Smirnov型统计量与分布检验
  • 5.1 Kolmogorov单样本分布检验
  • 5.1.1 Kolmogorov拟合优度检验
  • 5.1.2 F*(x)为离散时，一种计算精确p值的方法
  • 5.1.3 总体分布函数的置信界
  • 5.2 分布族的拟合优度检验
  • 5.2.1 Lilliefors正态性检验
  • 5.2.2 指数分布的Lilliefors检验
  • 5.2.3 Shapiro-Wilk正态性检验
  • 5.3 两组独立样本的检验
  • 5.3.1 Smirnov检验
  • 5.3.2 Cramér-von Mises两样本检验
  • 思考题
  • 复习题
  • 6 非参数回归
  • 6.1 非参数密度估计
  • 6.1.1 直方图
  • 6.1.2 核密度估计
  • 6.1.3 K近邻估计
  • 6.2 非参数回归
  • 6.2.1 核估计回归
  • 6.2.2 K近邻权回归
  • 6.3 其他非参数回归方法简介
  • 6.3.1 局部多项式估计
  • 6.3.2 局部加权描点光滑
  • 6.3.3 样条光滑回归
  • 6.3.4 Friedman超光滑回归
  • 6.3.5 傅里叶级数光滑估计
  • 6.3.6 小波估计
  • 案例分析
  • 复习题
  • 附录（本章代码）
  • 7R语言
  • 7.1 R语言简介
  • 7.2 R语言和统计
  • 7.3 R语言的启动和退出
  • 7.4 R语言的帮助系统
  • 7.5 R语言的算术运算
  • 7.6 向量的基本操作
  • 7.7 向量的运算
  • 7.8 向量的逻辑运算
  • 7.9 复杂的数据结构
  • 7.9.1 矩阵的操作和运算
  • 7.9.2 数组
  • 7.9.3 数据框架
  • 7.9.4 列表
  • 7.10 数据处理
  • 7.10.1 读入数据
  • 7.10.2 编写函数
  • 7.10.3 常用统计函数
  • 7.11 R语言的图形功能
  • 7.11.1 基本命令
  • 7.11.2 多图显示
  • 7.11.3 直方图
  • 7.11.4 正态概率QQ图
  • 7.11.5 箱尾图
  • 复习题
  • 参考文献
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出版方

暨南大学出版社

暨南大学出版社为“侨”而生，因“侨”而兴，砥砺卅五载，春华秋实，书香五洲，声教四海。始立以来，以“侨”为“桥”，厚植文化，秉承推动华文教育、服务教学科研、传承传播中华优秀传统文化的出版理念，着力华文教材、华侨华人研究、岭南文化研究、高校学术研究成果的出版，已累计出版各类图书7000余种，《中文》《汉语》等华文教材发行海外80多个国家和地区。