✍ Scribed by 约翰·福克斯
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《非参数回归：平滑散点图》作者约翰·福克斯用简洁、清晰的文字扼要地介绍了非参数简单回归这一在统计数据分析和演示中随处可见的要素，它既能被用来初步查看回归数据，又能考察回归分析诊断图。作者在第1章简单介绍了非参数回归的定义，让读者对本书主题有了较为清晰的认识。第2章描述了基于装箱法和局部平均化来解决回归中所遇到的问题的方法。第3章将局部均值的想法延伸至局部加权均值。第4章将局部平均化推广为局部线性和多项式回归，本章是全书的核心内容。第5章呈现了局部回归统计推断的近似方法。第6章描述了非参数回归的一种替代方法，并与核估计值和局部多项式估计值进行了比较。第7章介绍了非参数回归在数据分析中的例行应用。
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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>分位数回归的思想起源于1760年，然而，这一回归方法计算的复杂性知道最近依然是一大挑战。虽然如今快速的计算机功能和统计软件的广发应用使得拟合分位数回归模型变得容易，但至今我们仍未提供任何关于分位数回归是什么的介绍。本书中，作者提出了分位数和分位数函数的概念，阐述了分位数回归模型，讨论了它们的估计和推断方法，并通过具体例子演示了对分位数回归估计值的解释。同时，他们也提供了应用分位数回归分析美国1991年和2001年收入不平等的完整例子，以此确定这一方法的思想和步骤。本书填补了该领域的空白并有助于社会科学研究者更加熟悉分位数回归。</p>