非參數(shù)統(tǒng)計（第4版）

1.1 統(tǒng)計的實踐
1.2 關(guān)于非參數(shù)統(tǒng)計
1.3 假設(shè)檢驗及置信區(qū)間的回顧
1.4 X2檢驗簡單回顧
1.4.1 基于隨機化模型的x2檢驗
1.4.2 關(guān)于離散分布的列聯(lián)表《檢驗
1.5 熟悉手中的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)變換
1.6 漸近相對效率（ARE）、局部最優(yōu)勢（LMP）檢驗
1.7 順序統(tǒng)計量，秩，線性秩統(tǒng)計量及正態(tài)記分
1.8 計算機統(tǒng)計軟件的應(yīng)用
1.9 習題
第二章 單樣本問題
2.1 廣義符號檢驗和有關(guān)的置信區(qū)間
2.1.1 廣義符號檢驗：對分位點進行的檢驗
2.1.2 基于符號檢驗的中位數(shù)及分位點的置信區(qū)問
2.2 wilcoxon符號秩檢驗，點估計和區(qū)間估計
2.2.1 Wilcoxon符號秩檢驗
2.2.2 基于wilcoxor符號秩檢驗的點估計和置信區(qū)間
2.3 正態(tài)記分檢驗
2.4 （70x-Stuart趨勢檢驗
2.5 關(guān)于隨機性的游程檢驗
2.6 習題
第三章 兩樣本數(shù)據(jù)
3.1 兩樣本和多樣本的Brown-Mood中位數(shù)檢驗
3.2 Wilcoxon（Mann-whitney）秩和檢驗及有關(guān)置信區(qū)間
3.2.1 Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和檢驗
3.2.2 Mx一My的點估計和區(qū)間估計
3.3 正態(tài)記分檢驗
3.4 成對數(shù)據(jù)的檢驗
3.5 McNemar檢驗
3.6 Cohen'sKappa系數(shù)
3.7 習題
第四章 多樣本數(shù)據(jù)
4.1 Kruskal-Wallis秩和檢驗
4.2 正態(tài)記分檢驗
4.3 Joncktleere-Terpstra檢驗
4.4 區(qū)組設(shè)計數(shù)據(jù)分析回顧
4.5 完全區(qū)組設(shè)計：Friedman秩和檢驗
4.6 KendaU協(xié)同系數(shù)檢驗
4.7 完全區(qū)組設(shè)計：關(guān)于二元響應(yīng)的Cochrlan檢驗
4.8 完全區(qū)組設(shè)計：Page檢驗
4.9 不完全區(qū)組設(shè)計：Durbin檢驗
4.1 0 習題
第五章 尺度檢驗
5.1 兩獨立樣本的Siegel-Tukey方差檢驗
5.2 兩樣本尺度參數(shù)的Mood檢驗
5.3 兩樣本及多樣本尺度參數(shù)的AliSari-Brad[ey檢驗
5.4 兩樣本及多樣本尺度參數(shù)的Fligner-Killeen檢驗
5.5 兩樣本尺度的平方秩檢驗
5.6 多樣本尺度的平方秩檢驗
5.7 習題
第六章 相關(guān)和回歸
6.1 Spearman秩相關(guān)檢驗
6.2 Kendall7-相關(guān)檢驗
6.3 Goodman-KrLtskal'sr相關(guān)檢驗
6.4 Somers'd相關(guān)檢驗
6.5 Theil非參數(shù)回歸和幾種穩(wěn)健回歸
6.6 習題
第七章 分布檢驗和擬合優(yōu)度）X2檢驗
7.1 Kolmogorov-Smirnov單樣本檢驗及一些正態(tài)性檢驗
7.1.1 Kolmogor\ov-Smirnov單樣本分布檢驗
7.1.2 關(guān)于正態(tài)分布的一些其他檢驗和相應(yīng)的R程序
7.2 Kolmogor'oV_Smirnov兩樣本分布檢驗
7.3 PearsonX2擬合優(yōu)度檢驗
7.4 習題
第八章 列聯(lián)表
8.1 二維列聯(lián)表的齊性和獨立性的X2檢驗
8.2 低維列聯(lián)表的Fisher精確檢驗
8.3 兩個比例的比較
8.4 Cochran-Mantel-Haenszel估計
8.5 對數(shù)線性模型與高維列聯(lián)表的獨立性檢驗簡介
8.5.1 處理三維表的對數(shù)線性模型
8.5.2 假設(shè)檢驗和模型的選擇
8.6 習題
第九章 非參數(shù)密度估計和非參數(shù)回歸簡介
9.1 非參數(shù)密度估計
9.1.1 一元密度估計
9.1.2 多元密度估計
9.2 非參數(shù)回歸
第十章 穩(wěn)健統(tǒng)計方法簡介
附表
參考文獻