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“十四五”規(guī)劃教材:非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(第六版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787523003961
- 條形碼：9787523003961 ; 978-7-5230-0396-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
“十四五”規(guī)劃教材:非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(第六版) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書在引進(jìn)每一個(gè)方法時(shí)，都通過數(shù)據(jù)例子來(lái)說(shuō)明該方法的意義和使用過程，所有例題的計(jì)算和繪圖都是由筆者完成的筆者還核算了每一章后面的所有習(xí)題。由于這些習(xí)題都只涉及基本概念和方法，相信讀者完全可以獨(dú)立完成，由于本書的基本原理和方法廣泛適用于許多不同的領(lǐng)域，這里的例子和習(xí)題盡量取自不同的領(lǐng)域和學(xué)科，以擴(kuò)展讀者的思路。
“十四五”規(guī)劃教材:非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(第六版) 目錄
第1章 引言
1.1 統(tǒng)計(jì)的實(shí)踐
1.2 假設(shè)檢驗(yàn)及置信區(qū)間的回顧
1.3 關(guān)于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)
1.4 檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)模擬和標(biāo)準(zhǔn)漸近分布
1.5 順序統(tǒng)計(jì)量、分位數(shù)和秩
1.6 漸近相對(duì)效率（ARE）
1.7 線性符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量和正態(tài)記分檢驗(yàn)
1.8 用R和Python熟悉和分析手中的數(shù)據(jù)
1.8.1 R語(yǔ)言
1.8.2 Python語(yǔ)言
1.8.3 R和Python的主要區(qū)別
1.8.4 學(xué)哪一種語(yǔ)言： 兩種語(yǔ)言都學(xué)
1.9 習(xí)題
第2章 單樣本位置檢驗(yàn)
2.1 廣義符號(hào)檢驗(yàn)和分位數(shù)的置信區(qū)間
2.1.1 對(duì)分位點(diǎn)進(jìn)行的廣義符號(hào)檢驗(yàn)
2.1.2 基于廣義符號(hào)檢驗(yàn)的中位數(shù)和分位點(diǎn)置信區(qū)間
2.2 中位數(shù)的wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)、點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
2.2.1 中位數(shù)的Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
2.2.2 中位數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和置信區(qū)間
2.3 正態(tài)記分檢驗(yàn)
2.4 Cox-Stuart趨勢(shì)檢驗(yàn)
2.5 關(guān)于隨機(jī)性的游程檢驗(yàn)
2.6 習(xí)題
第3章 兩樣本位置檢驗(yàn)
3.1 兩樣本的Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)
3.2 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)及兩中位數(shù)差的置信區(qū)間
3.2.1 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)
3.2.2 兩中位數(shù)差的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
3.3 正態(tài)記分檢驗(yàn)
3.4 成對(duì)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)
3.5 McNemar檢驗(yàn)
3.6 Cohen's Kappa系數(shù)
3.7 習(xí)題
第4章 多樣本位置檢驗(yàn)
4.1 Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)
4.2 正態(tài)記分檢驗(yàn)
4.3 Jonckheere-Terpstlra檢驗(yàn)
4.4 區(qū)組設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析回顧
4.5 區(qū)組設(shè)計(jì)：Friedman秩和檢驗(yàn)
4.6 區(qū)組設(shè)計(jì)：Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)
4.7 區(qū)組設(shè)計(jì)：關(guān)于二元響應(yīng)的Cochran檢驗(yàn)
4.8 區(qū)組設(shè)計(jì)：Page檢驗(yàn)
4.9 不 區(qū)組設(shè)計(jì)：Durbin檢驗(yàn)
4.10 習(xí)題
第5章 再抽樣方法
5.1 概論
5.2 自助法
5.2.1 統(tǒng)計(jì)量的自助法分布
5.2.2 自助法置信區(qū)間
5.2.3 自助法假設(shè)檢驗(yàn)
5.3 置換檢驗(yàn)
5.3.1 從實(shí)例引入置換檢驗(yàn)
5.3.2 置換檢驗(yàn)相應(yīng)于≠檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)
5.3.3 置換檢驗(yàn)的一般步驟和幾個(gè)例子
5.4 習(xí)題
第6章 列聯(lián)表
6.1 二維列聯(lián)表的齊性和獨(dú)立性的x2檢驗(yàn)
6.2 低維列聯(lián)表的Fisher 檢驗(yàn)
6.3 對(duì)數(shù)線性模型與高維列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)簡(jiǎn)介
6.3.1 處理三維表的對(duì)數(shù)線性模型
6.3.2 假設(shè)檢驗(yàn)和模型的選擇
6.4 基于相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和勝算比的方法
6.4.1 兩個(gè)比例的比較
6.4.2 Cochran-Mantel-Haenszel估計(jì)
6.5 習(xí)題
第7章 單調(diào)相關(guān)性
7.1 引言
7.1.1 關(guān)于“相關(guān)”
7.1.2 問題的提出
7.2 Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)
7.3 Kendallr相關(guān)檢驗(yàn)
7.4 Goodman-Kruskal's γ相關(guān)檢驗(yàn)
7.5 Somers' d相關(guān)檢驗(yàn)
7.6 習(xí)題
第8章 分布檢驗(yàn)
8.1 問題的提出
8.2 Kolmogorov-Smirnov單樣本分布及一些正態(tài)性檢驗(yàn)
8.2.1 Kolmogorov-Smirnor單樣本分布檢驗(yàn)
8.2.2 關(guān)于正態(tài)分布的一些其他檢驗(yàn)和相應(yīng)的R程序
8.3 Kolmogorovr-Smirnov兩樣本分布檢驗(yàn)
8.4 分布檢驗(yàn)的局限性
8.5 習(xí)題
第9章 非參數(shù)密度估計(jì)和非參數(shù)回歸簡(jiǎn)介
9.1 非參數(shù)密度估計(jì)
9.1.1 一元密度估計(jì)
9.1.2 多元密度估計(jì)
9.2 非參數(shù)回歸
參考文獻(xiàn)
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