非参数统计PDF电子书下载

第1章 S-Plus基础 1

1.1S-Plus环境 1

1.2向量的基本操作 4

1.3复杂的数据结构 11

1.4数据处理 18

1.5S-Plus的图形功能 21

1.6习题 24

2.1非参数统计的概念 28

第2章 基本概念 28

2.2假设检验回顾 30

2.3检验的相对效率 34

2.4分位数和非参数估计 38

2.5秩检验统计量 40

2.6U统计量 42

2.7试验设计和方差分析回顾 47

2.8线性回归模型和Pearson相关系数 55

2.9习题 61

3.1符号检验和分位数推断问题 65

第3章 单一样本的推断问题 65

3.2Cox-Staut趋势存在性检验 77

3.3随机游程检验 81

3.4Wilcoxon符号秩检验 85

3.5正态记分检验 95

3.6分布的一致性检验 98

3.7单一总体渐进相对效率比较 106

3.8习题 109

3.9本章 S-Plus程序示例 110

第4章 两样本位置和尺度检验 113

4.1Brown-Mood中位数检验 114

4.2Mann-Whitney秩和检验 118

4.3Mood方差检验 122

4.4Moses方差检验 124

4.5习题 126

4.6本章 S-P1us程序示例 128

第5章 多总体统计推断 131

5.1Kruskal-Wallis单因素方差分析 131

5.2Jonckheere-Terpstra检验 138

5.3Friedman秩方差分析法 142

5.4随机区组数据的调整秩和检验 147

5.5Cochran检验 150

5.6Durbin不完全区组分析法 153

5.7习题 154

5.8本章 S-Plus程序示例 156

第6章 分类数据的关联性检验 159

6.1r×s列联表和x2检验 159

6.2Fisher精确检验法 162

6.3Ridit检验法 165

6.4对数线性模型 171

6.5习题 183

6.6本章 S-Plus程序示例 185

第7章 秩相关分析和秩回归 186

7.1Spearman秩相关检验 186

7.2Kendall τ相关检验 190

7.3多变量Kendall协和系数检验 194

7.4Kappa一致性检验 197

7.5Theil和中位数回归系数估计法 199

7.6习题 205

7.7本章 S-Plus程序示例 207

第8章 非参数密度估计 210

8.1非参数密度估计 211

8.2核密度估计 213

8.3k-近邻估计 219

8.4习题 221

8.5本章 S-Plus程序示例 222

第9章 一元非参数回归 223

9.1核回归光滑模型 224

9.2局部多项式回归 226

9.3LOWESS稳健回归 230

9.4k-近邻回归 232

9.5正交序列回归 234

9.6罚最小二乘法 236

9.7习题 237

附录常用统计分布表 239

参考文献 307