<p>非参数统计是数理统计学中一个体系博大、理论精深且富有实用价值的分支,《非参数统计》对非参数统计的理论和方法进行了系统的论述,内容上有一定的广度和深度,经典全面,反映了本学科的现代面貌,语言表达具有简洁、朴实的特点。</p>
实用非参数统计
✍ Scribed by W. J. Conover
- Publisher
- 人民邮电出版社
- Year
- 2006
- Tongue
- Chinese
- Leaves
- 421
- Series
- 图灵数学·统计学丛书
- Category
- Library
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✦ Synopsis
非参数统计是21世纪统计理论的三大发展方向之一。标准的参数方法强烈地依赖于对数据分布的假设,而非参数方法对模型要求甚少,且更加简单和稳健。随着计算工具的发展,非参数统计模型在许多领域中有越加广泛的应用。非参数统计不仅是统计类学科的必修课,也是统计应用工作者必须掌握的基本方法和思想。
本书是作者多年从事非参数统计研究和教学的经验总结。作者用清晰、简洁的语言和丰富的实例,为读者介绍了何时以及如何应用最普遍的非参数统计方法。书后配备了大量意义丰富的习题并附有部分答案。本书为国外众多学校所采用,是一本备受赞誉的非参数统计方面的权威教材。
非参数统计为有效地分析试验设计及其实际问题中所获得的数据提供了丰富而有说服力的统计工具,而本书则从问题背景与动机、方法引进、理论基础、计算机实现、应用实例、文献综述等诸多方面介绍了非参数统计方法,其内容包括:基于二...
非参数统计是21世纪统计理论的三大发展方向之一。标准的参数方法强烈地依赖于对数据分布的假设,而非参数方法对模型要求甚少,且更加简单和稳健。随着计算工具的发展,非参数统计模型在许多领域中有越加广泛的应用。非参数统计不仅是统计类学科的必修课,也是统计应用工作者必须掌握的基本方法和思想。
本书是作者多年从事非参数统计研究和教学的经验总结。作者用清晰、简洁的语言和丰富的实例,为读者介绍了何时以及如何应用最普遍的非参数统计方法。书后配备了大量意义丰富的习题并附有部分答案。本书为国外众多学校所采用,是一本备受赞誉的非参数统计方面的权威教材。
非参数统计为有效地分析试验设计及其实际问题中所获得的数据提供了丰富而有说服力的统计工具,而本书则从问题背景与动机、方法引进、理论基础、计算机实现、应用实例、文献综述等诸多方面介绍了非参数统计方法,其内容包括:基于二项分布的检验、列联表、秩检验、Kolmogorov—Smirnov型统计量等,本书内容丰富、思路清晰、层次分明,在强调实用性的同时,突出了应用方法与理论的结合,书中的正文和习题中都提供了大量的实际案例,书中最后有许多统计用表以及奇数号习题解答和术语索引。
本书作为非参数统计的基础教材,适用于统计学专业的高年级本科生和研究生课程的教学,也可提供给从事统计学应用与研究、数据的分析处理及其相关领域的专业人员阅读与参考。
✦ Table of Contents
封面
书名
版权
前言
目录
第1章 概率论
导言
1.1 计数
1.2 概率
1.3 随机变量
1.4 随机变量的性质
1.5 连续型随机变量
1.6 第1章复习题
第2章 统计推断
导言
2.1 总体、样本与统计量
2.2 估计
2.3 假设检验
2.4 假设检验的性质
2.5 非参数统计评述
2.6 第2章复习题
第3章 基于二项分布的检验
导言
3.1 二项检验与p的估计
3.2 分位数检验和xp的估计
3.3 容忍限
3.4 符号检验
3.5 符号检验的一些变形
第4章 列联表
导言
4.1 2×2列联表
4.2 r×c列联表
4.3 中位数检验
4.4 相依性度量
4.5 x2拟合优度检验
4.6 相关观测的Cochran检验
4.7 其他分析方法讨论
4.8 第3、4章复习题
第5章 秩检验
导言
5.1 两个独立样本
5.2 多个独立样本
5.3 等方差检验
5.4 秩相关性度量
5.5 非参数线性回归方法
5.6 单调回归方法
5.7 一样本或配对情形
5.8 多个相关的样本
5.9 平衡的不完全区组设计
5.10 A.R.E.不低于1的检验
5.11 Fisher随机化方法
5.12 秩变换的讨论
5.13 第5章复习题
第6章 Kolmogorov-Smirnov型统计量
导言
6.1 Kolmogorov拟合优度检验
6.2 分布族的拟合优度检验
6.3 两组独立样本的检验
6.4 第1章至第6章复习题
附表
奇数号习题解答
索引
参考文献
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<p>现代非参数统计导论(影印版),ISBN:9787503745508,作者:(美)Higgings J. J. 著</p>
<p>《实用多元统计分析(第6版)》多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中,研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论,不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练,而且要掌握必要的统计分析工具。对研究者来说,《实用多元统计分析》是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书:首先,它做到了“浅入深出”,既可供初学者入门,又能使有较深基础的人受益;其次,它既侧重于应用,又兼顾必要的推理论证,使学习者既能学到“如何”做,又能在一定程度上了解“为什么”这样做;最后,它内