第一章 引言 1
1.1 统计的实践 1
1.2 关于非参数统计 3
1.3 假设检验及置信区间的回顾 4
1.4 x2检验简单回顾 8
1.4.1 基于随机化模型的x2检验 9
1.4.2 关于离散分布的列联表x2检验 10
1.5 熟悉手中的数据和数据变换 11
1.6 渐近相对效率（ARE）、局部最优势（LMP）检验＊ 13
1.7 顺序统计量，秩，线性秩统计量及正态记分＊ 15
1.8 计算机统计软件的应用 18
1.9 习题 21
第二章 单样本问题 24
2.1 广义符号检验和有关的置信区间 24
2.1.1 广义符号检验：对分位点进行的检验 26
2.1.2 基于符号检验的中位数及分位点的置信区间 29
2.2 Wilcoxon符号秩检验，点估计和区间估计 33
2.2.1 Wilcoxon符号秩检验 33
2.2.2 基于Wilcoxon符号秩检验的点估计和置信区间 39
2.3 正态记分检验＊ 41
2.4 Cox-Stuart趋势检验 44
2.5 关于随机性的游程检验 47
2.6 习题 51
第三章 两样本位置问题 56
3.1 两样本和多样本的Brown-Mood中位数检验 57
3.2 Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验及有关置信区间 62
3.2.1 Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验 62
3.2.2 MX—MY的点估计和区间估计 67
3.3 正态记分检验 69
3.4 成对数据的检验 71
3.5 习题 73
第四章 多样本数据模型 78
4.1 Kruskal-Wallis秩和检验 78
4.2 正态记分检验 83
4.3 Jonckheere-Terpstra检验 85
4.4 区组设计数据分析回顾 88
4.5 完全区组设计：Friedman秩和检验 91
4.6 Kendall协同系数检验 95
4.7 完全区组设计：关于二元响应的Cochran检验 97
4.8 完全区组设计：Page检验 99
4.9 不完全区组设计：Durbin检验 102
4.10 习题 104
第五章 尺度检验 109
5.1 两独立样本的Siegel-Tukey方差检验 109
5.2 两样本尺度参数的Mood检验 112
5.3 两样本及多样本尺度参数的Ansari-Bradley检验 115
5.4 两样本及多样本尺度参数的Fligner-Killeen检验 118
5.5 两样本尺度的平方秩检验 121
5.6 多样本尺度的平方秩检验 123
5.7 习题 125
第六章 相关和回归 127
6.1 Spearman秩相关检验 129
6.2 Kendallτ相关检验 131
6.3 Theil非参数回归和几种稳健回归 136
6.4 习题 143
第七章 分布检验和拟合优度x2检验 146
7.1 Kolmogorov-Smirnov单样本检验及一些正态性检验 147
7.1.1 Kolmogorv-Smirnov单样本分布检验 147
7.1.2 关于正态分布的一些其他检验和相应的R程序 150
7.2 Kolmogorov-Smirnov两样本分布检验 154
7.3 Pearson x2拟合优度检验 155
7.4 习题 158
第八章 列联表 160
8.1 二维列联表的齐性和独立性的x2检验 160
8.2 低维列联表的Fisher精确检验 164
8.3 对数线性模型与高维列联表的独立性检验简介 167
8.3.1 处理三维表的对数线性模 167
8.3.2 假设检验和模型的选择 169
8.4 习题 171
第九章 非参数密度估计和非参数回归简介＊ 175
9.1 非参数密度估计 175
9.1.1 一元密度估计 175
9.1.2 多元密度估计 179
9.2 非参数回归 181
第十章 稳健统计方法简介＊ 188
附表 193
参考文献 208