✍ Scribed by 希金斯 James J. Higgins
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现代非参数统计导论（影印版），ISBN：9787503745508，作者：（美）Higgings J. J. 著
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<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>
<p>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。</p> <p> 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。</p> <p></p> <p>
<p>《数理统计学导论（原书第7版）》是数理统计方面的经典教材，从数理统计学的初级基本概念及原理开始。详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些高级主题。如一致性与极限分布、充分性、最优假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等。此外，为了帮助读者更好地理解数理统计和巩固所学知识，书中还提供了一些重要的背景材料、大量实例和习题。</p> <p>本书可以作为高等院校数理统计相关课程的教材，也可供相关专业人员参考使用。</p>
"This book presents the theory and practice of non-parametric statistics, with an emphasis on motivating principals. The course is a combination of traditional rank based methods and more computationally-intensive topics like density estimation, kernel smoothers in regression, and robustness. The te