非参数统计：方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

易丹辉，董寒青 著

图书标签:

• 非参数统计
• 统计学
• 数据分析
• 方法
• 应用
• 统计推断
• 假设检验
• 秩次检验
• 符号检验
• Wilcoxon检验
• Kruskal-Wallis检验

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503756337

版次：1

商品编码：11883715

包装：平装

开本：18开

出版时间：2009-02-01

用纸：胶版纸

页数：325

字数：240000

正文语种：中文

内容简介

　　非参数统计方法是20世纪30年代中后期开始形成并逐步发展起来的。它是与“参数统计”相比较而存在，不依赖于总体分布及其参数，亦即不受分布约束的统计方法。作者在承担国家教委人文社会科学研究八五规划项目博士点基金项目“90年代我国居民消费结构及倾向的研究”过程中，感到在很多情况下，参数统计方法的运用受到限制，如研究居民消费行为、居民收人等级与消费结构的关系等等，从而转向了非参数统计方法的探讨。《非参数统计：方法与应用》作为该课题的一个成果1996年奉献给读者。第二作者经过多年的《非参数统计》教学的实践，用《非参数统计：方法与应用》作为教材深受学生喜爱，在对原书修改的基础上使用SPSS软件进行计算。
　　《非参数统计：方法与应用》介绍非参数统计的方法与应用。

目录

第一章 导言
第二章 单样本非参数检验
2．1 X2检验
2．2 Kolmogorov-Smirnov检验
2．3 符号检验
2．4 Wilcoxon符号秩检验
2．5 游程检验

第三章 两个相关样本的非参数检验
3．1 符号检验
3．2 Wilcoxon符号秩检验

第四章 两个独立样本的非参数检验
4．1 Mann-Whitney-Wilcoxon检验
4．2 Wald-Wolfowitz游程检验
4．3 两样本的X2检验
4．4 两样本的Kolmogorov-Smirnov检验

第五章 A个相关样本的非参数检验
5．1 Cochran Q检验
5．2 Friedman检验

第六章 旮龆懒⒀�本的非参数检穴�
6．1 Kruskal-Wallis检验
6．2 旮鲅�本的�2检验

第七章 两个样本的相关分析
7．1 等级相关
7．2 Kendall秩相关
7．3 偏秩相关

第八章 旮鲅�本的相关分�?
8．1 Kendall完全秩评定协和系数
8．2 Kendall不完全秩评定协和系数
8．3 Friedman检验和多重比较

第九章 列联表中的相关测量
9．1 列联表相关测量的有关问题
9．2 列联表的检验及相关测量
9．3 列联表的PRE测量法
9．4 SPSS关于列联分析的计算

第十章 对数线性模型
10．1 高维列联表
10．2 对数线性模型的类型和参数估计
10．3 模型的检验和选择
10．4 SPSS应用

参考文献
附表
附表Ⅰ：分布表
附表Ⅱ：二项分布表
附表Ⅲ：单样本K-S检验统计量
附表Ⅳ：正态分布表
附表Ⅴ：标准正态分布表
附表Ⅵ：带有Q=O．05的累积二项分布表（用于符号检验）
附表Ⅶ：Wilcoxon符号秩检验统计量
附表Ⅷ：游程分布的数目
附表Ⅸ：上下游程分布的数目
附表Ⅹ：Mann-Whitney-Wilcoxon分布表
附表Ⅺ：两个样本K-S检验统计量
附表Ⅻ：K-W检验统计量
附表ⅩⅢ：Spearman等级相关统计量
附表ⅩⅣ：Kendall嫱臣屏?
附表ⅩⅤ：Kendall协和系数检验的统计量
附表ⅩⅥ：多重比较的临界值Z
附表ⅩⅦ：F分布表

好的，以下是一本关于非参数统计：方法与应用的图书的详细简介，内容侧重于该领域的核心概念、重要技术以及实际应用，同时完全避免提及原书名： --- 统计推断的自由疆域：无模型方法的深度探索与实践 本书导读： 在现代数据科学和量化分析的广阔领域中，参数模型因其数学上的优雅和易于解释性而长期占据核心地位。然而，当面对现实世界中数据固有的复杂性、非正态分布、偏斜严重的样本，或者当研究者希望避免对底层数据生成过程做出过于严格的假设时，一种更加灵活、适应性更强的工具箱变得至关重要。本书旨在系统性地、深入浅出地引导读者进入这一至关重要的统计分支——无模型统计方法的世界。 本书的叙事主线清晰，从统计推断的基础逻辑出发，逐步剖析一系列强健且应用广泛的非参数技术。我们不将重点放在如何拟合一个特定的分布（如正态分布），而是专注于如何利用数据的秩（Ranks）、经验分布函数（Empirical Distribution Functions, EDF）以及重采样（Resampling）的思想，来进行可靠的假设检验、区间估计和效应大小的量化。 第一部分：基础构建与概念革新 本部分为后续高级主题奠定了坚实的理论基础。我们首先回顾经典统计推断的核心目标，然后引出为什么在许多实际场景中，参数方法会失效或产生误导性结论。 1. 统计模型的局限性与自由度： 我们详细探讨了“参数假设”的本质及其对模型稳健性的潜在威胁。通过对比，读者将清晰认识到，无模型方法如何通过降低对数据结构的先验依赖，提升推断结果的普遍适用性。 2. 数据的度量与排序艺术： 核心内容聚焦于序数数据（Ordinal Data）的统计处理，以及如何将连续数据转化为秩。这将涵盖如何计算和解释各种秩的度量（如标准秩、中点秩），以及这些秩统计量如何作为参数统计量（如均值和方差）的稳健替代品。 3. 经验分布函数（EDF）的威力： EDF是无模型统计的基石之一。本书将深入解析Kolmogorov-Smirnov统计量和Anderson-Darling统计量的推导过程和实际用途，解释它们如何提供关于数据拟合优度检验的非参数视角。 第二部分：核心假设检验的工具箱 这是本书最实用的部分，详细介绍了一系列经典且现代的非参数假设检验方法，并根据检验目标进行了系统分类。 1. 检验位置参数（Location Tests）： 当我们关心的是两个或多个样本的中位数或平均排名是否不同时，以下方法是首选： 秩和检验系列： 从经典的 Mann-Whitney U 检验（双样本比较）到其扩展形式 Kruskal-Wallis H 检验（多样本比较），我们将详尽分析其检验统计量的计算、零假设的设定以及如何处理存在大量并列秩（Ties）的情况。 符号检验与符号秩检验： 对于配对设计（Paired Designs），本书将详细区分 Wilcoxon 符号秩检验（考虑了差异的大小，通过秩来体现）和纯粹的 符号检验（仅关注方向），并明确指出在何种情况下选择哪一个更为恰当。 2. 检验分布形状与同质性（Shape and Homogeneity Tests）： 检验不仅仅是关于位置的差异，也可能是关于分布形状或变异程度的差异。 Fligner-Killeen 检验与 Mood 中位数检验： 专注于检验样本的变异性（尺度）是否相等。 Kolmogorov-Smirnov (KS) 双样本检验： 作为一个通用的分布差异检验，本书会强调它在检测任何类型差异（位置、尺度或形状）上的灵活性，并讨论其与修正版本（如修正KS检验）的权衡。 3. 独立性检验： 探讨如何检验序列数据的随机性或变量间的单调关系。Spearman 秩相关系数的推导、解释及其在非线性单调关系中的应用将是重点内容。 第三部分：稳健的区间估计与效应量化 统计推断不仅要求我们拒绝或接受零假设，更要求我们量化效应的大小，并提供参数的合理区间估计。 1. 非参数置信区间的构建： 本部分着重于如何使用秩来构建关于中位数或任一位置参数的精确置信区间，避免了对方差或分布形态的假设。 2. 重采样方法的引入（Bootstrap & Permutation Tests）： 随着计算能力的提升，重采样方法已成为无模型统计不可或缺的支柱。 Bootstrap 技术： 详细介绍如何通过从观测数据中有放回地重复抽样来模拟数据的边际分布，并利用这种模拟来估计统计量的抽样分布，从而构建置信区间和评估检验的实际功效（Power）。 置换检验（Permutation Tests）： 阐述如何通过随机打乱样本标签（在零假设成立下是随机的）来生成零分布，这种方法在小样本和复杂设计中提供了无与伦比的精确性。 3. 效应大小的报告： 介绍如何将非参数检验结果转化为可解释的效应大小指标，例如，将Mann-Whitney U检验的结果转化为概率解释（$P(X>Y)$）。 第四部分：高级应用与现代挑战 最后一部分将目光投向更复杂的应用场景和现代统计分析的需求。 1. 非参数回归与平滑： 介绍如何使用 核平滑（Kernel Smoothing） 和 局部加权回归（LOESS/LOWESS） 等方法，在不预设线性或多项式关系的情况下，进行趋势估计和函数拟合。 2. 时间序列与生存分析中的应用： 展示无模型技术在处理具有自相关性的时间序列数据（如Mann-Kendall趋势检验）以及在生存分析中应用Kaplan-Meier估计器和Log-Rank检验的实际案例。 3. 软件实现与案例分析： 全书穿插了大量使用主流统计软件包（如R语言）进行实际操作的示例代码和详细的步骤指导，确保读者不仅理解理论，更能将这些方法应用于解决真实的科学和商业问题。 本书特色总结： 本书的撰写风格力求在数学严谨性与教学清晰度之间找到完美的平衡。我们没有回避理论推导，但始终将这些理论置于其解决实际问题的背景之下。对于希望从过度依赖参数假设中解放出来，寻求更稳健、更灵活推断工具的研究人员、数据分析师、生物统计学家、经济学者以及研究生而言，本书将是一份不可或缺的、深度全面的参考手册。它不仅传授了方法，更培养了读者在面对未知数据结构时，独立构建恰当统计框架的能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习数据分析，发现传统的参数统计方法在很多实际场景下受到的限制比较大，尤其是当数据不满足正态分布假设的时候。朋友向我推荐了《非参数统计：方法与应用》这本书，说它能解决我遇到的很多难题。我翻开书，首先吸引我的是它的结构设计，感觉非常条理清晰，从基础概念讲起，然后逐步深入到各种具体的非参数方法。特别是关于秩变换的介绍，让我对理解各种秩检验有了更直观的认识。书中的例子似乎也很贴合实际，不会像一些学术著作那样过于抽象。我特别好奇关于“置换检验”的部分，这是一种非常强大的非参数方法，可以在不依赖任何分布假设的情况下进行统计推断，我相信这本书会详细介绍它的原理和应用。此外，我还在留意书中关于“自助法”（Bootstrap）的讲解，这是一种通过重采样来估计统计量分布的方法，在很多场景下都能提供有力的支持。总的来说，我对这本书充满了期待，希望它能帮助我突破现有统计方法的瓶颈，让我在数据分析领域更加得心应手，能够处理更多样化、更复杂的数据集，并做出更可靠的结论。

评分☆☆☆☆☆

拿到《非参数统计：方法与应用》这本书，我最先关注的是它能否在理论深度和实践指导之间取得一个良好的平衡。很多时候，统计学书籍要么过于理论化，要么过于浅显。我希望这本书能够深入剖析各种非参数统计方法的理论基础，比如秩检验的渐近性质，或者置换检验的理论依据，让读者不仅知其然，更知其所以然。同时，我更看重的是它在“应用”方面的指导作用。比如，在处理医学研究中的生存数据时，如何选择合适的非参数方法来分析生存曲线的差异？在社会科学调查中，如何利用非参数方法来分析不同群体之间的偏好排序？书中是否能提供一些经典的、具有代表性的应用案例，并详细讲解如何将这些方法应用于实际数据分析过程？我尤其希望书中能提供一些伪代码或者具体的软件实现示例，比如如何使用 R 语言的 `coin` 包或者 Python 的 `scipy.stats` 模块来实现这些非参数检验。这样，我不仅能够理解理论，更能将其转化为实际操作，解决我工作中遇到的具体问题，提升研究的严谨性和说服力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就有一种沉静而专业的质感，深蓝色的背景搭配银色的字体，仿佛预示着即将展开的智慧之旅。我一直对那些不依赖预设模型、而是从数据本身挖掘洞见的统计方法颇感兴趣，所以当我在书店看到《非参数统计：方法与应用》时，立刻就被吸引住了。拿在手里沉甸甸的，厚实的纸张和清晰的排版都让人感受到一种扎实的学术气息。我尤其期待书中所阐述的各种非参数检验，比如 Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis H 检验等等，它们在处理偏态分布、异常值以及小样本数据时，能够提供比参数方法更稳健的解决方案，这对于我目前的研究方向来说至关重要。我希望这本书能够详细解释这些方法的原理，不仅仅是公式的推导，更重要的是它们背后的逻辑和直觉，以及在实际应用中如何选择最合适的检验方法。此外，书中是否能提供一些实际案例的分析，展示如何在不同领域（如医学、心理学、社会科学等）中运用这些非参数方法来解决实际问题，这将极大地提升我的理解和应用能力。我对书中的“应用”部分寄予厚望，希望能看到如何在 R 或 Python 等统计软件中实现这些方法的具体指导，并提供一些常用的数据集供读者练习。

评分☆☆☆☆☆

我对《非参数统计：方法与应用》这本书的期待，更多地集中在其能够拓展我的分析视野，让我能更灵活地应对实际数据中的不确定性。在过去的学习中，我更多接触的是参数统计，但实际工作中遇到的数据往往不尽如人意，充满了各种“非典型”的特征。我听说非参数方法在处理缺失值、多模态分布以及等级数据等方面有着独特的优势，这本书的出现恰好能填补我在这方面的知识空白。我希望书中能清晰地阐述不同非参数方法的适用范围和局限性，让我能够根据具体数据的特点，做出最明智的选择。例如，当面对一个排序问卷的数据时，我应该考虑使用 Spearman 秩相关系数还是 Kendall's tau？当比较三个以上独立样本的中位数是否存在差异时，Kruskal-Wallis H 检验是否是最佳选择？书中能否提供一些决策树或者流程图，帮助我快速定位最合适的统计工具？同时，我对于书中是否包含一些关于“假设检验的统计功效”的非参数方法分析也感到好奇，这对于提高实验设计的效率和结论的可靠性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对《非参数统计：方法与应用》这本书充满兴趣，是因为它承诺提供一种更“自由”的统计分析视角。在我的学术背景中，很多模型都要求数据满足严格的分布假设，这在现实世界的复杂性面前常常显得捉襟见肘。这本书的标题本身就暗示了一种不拘泥于预设模型的统计哲学，这让我非常兴奋。我希望能从中学习到如何不依赖于对数据分布的强假设，就能进行有效的统计推断。我尤其期待书中关于“核密度估计”和“支持向量机（SVM）”等方法的介绍，这些都是我一直想深入了解的，它们在非参数模型中扮演着重要角色。我希望能看到这些方法如何在实际应用中发挥作用，比如在模式识别、分类问题或者异常检测中。书中关于“非参数回归”的内容也让我倍感期待，这是否意味着我可以用更灵活的方式来建模变量之间的关系，而无需担心线性假设的限制？我对书中是否能提供一些关于如何解释这些非参数模型结果的指导也十分在意，毕竟，直观的解释对于与非统计学背景的合作者沟通至关重要。