非參數統計：方法與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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易丹輝，董寒青 著

圖書標籤:

• 非參數統計
• 統計學
• 數據分析
• 方法
• 應用
• 統計推斷
• 假設檢驗
• 秩次檢驗
• 符號檢驗
• Wilcoxon檢驗
• Kruskal-Wallis檢驗

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503756337

版次：1

商品編碼：11883715

包裝：平裝

開本：18開

齣版時間：2009-02-01

用紙：膠版紙

頁數：325

字數：240000

正文語種：中文

內容簡介

　　非參數統計方法是20世紀30年代中後期開始形成並逐步發展起來的。它是與“參數統計”相比較而存在，不依賴於總體分布及其參數，亦即不受分布約束的統計方法。作者在承擔國傢教委人文社會科學研究八五規劃項目博士點基金項目“90年代我國居民消費結構及傾嚮的研究”過程中，感到在很多情況下，參數統計方法的運用受到限製，如研究居民消費行為、居民收人等級與消費結構的關係等等，從而轉嚮瞭非參數統計方法的探討。《非參數統計：方法與應用》作為該課題的一個成果1996年奉獻給讀者。第二作者經過多年的《非參數統計》教學的實踐，用《非參數統計：方法與應用》作為教材深受學生喜愛，在對原書修改的基礎上使用SPSS軟件進行計算。
　　《非參數統計：方法與應用》介紹非參數統計的方法與應用。

目錄

第一章 導言
第二章 單樣本非參數檢驗
2．1 X2檢驗
2．2 Kolmogorov-Smirnov檢驗
2．3 符號檢驗
2．4 Wilcoxon符號秩檢驗
2．5 遊程檢驗

第三章 兩個相關樣本的非參數檢驗
3．1 符號檢驗
3．2 Wilcoxon符號秩檢驗

第四章 兩個獨立樣本的非參數檢驗
4．1 Mann-Whitney-Wilcoxon檢驗
4．2 Wald-Wolfowitz遊程檢驗
4．3 兩樣本的X2檢驗
4．4 兩樣本的Kolmogorov-Smirnov檢驗

第五章 A個相關樣本的非參數檢驗
5．1 Cochran Q檢驗
5．2 Friedman檢驗

第六章 旮齠懶⒀�本的非參數檢穴�
6．1 Kruskal-Wallis檢驗
6．2 旮鮁�本的�2檢驗

第七章 兩個樣本的相關分析
7．1 等級相關
7．2 Kendall秩相關
7．3 偏秩相關

第八章 旮鮁�本的相關分�?
8．1 Kendall完全秩評定協和係數
8．2 Kendall不完全秩評定協和係數
8．3 Friedman檢驗和多重比較

第九章 列聯錶中的相關測量
9．1 列聯錶相關測量的有關問題
9．2 列聯錶的檢驗及相關測量
9．3 列聯錶的PRE測量法
9．4 SPSS關於列聯分析的計算

第十章 對數綫性模型
10．1 高維列聯錶
10．2 對數綫性模型的類型和參數估計
10．3 模型的檢驗和選擇
10．4 SPSS應用

參考文獻
附錶
附錶Ⅰ：分布錶
附錶Ⅱ：二項分布錶
附錶Ⅲ：單樣本K-S檢驗統計量
附錶Ⅳ：正態分布錶
附錶Ⅴ：標準正態分布錶
附錶Ⅵ：帶有Q=O．05的纍積二項分布錶（用於符號檢驗）
附錶Ⅶ：Wilcoxon符號秩檢驗統計量
附錶Ⅷ：遊程分布的數目
附錶Ⅸ：上下遊程分布的數目
附錶Ⅹ：Mann-Whitney-Wilcoxon分布錶
附錶Ⅺ：兩個樣本K-S檢驗統計量
附錶Ⅻ：K-W檢驗統計量
附錶ⅩⅢ：Spearman等級相關統計量
附錶ⅩⅣ：Kendall嬙臣屏?
附錶ⅩⅤ：Kendall協和係數檢驗的統計量
附錶ⅩⅥ：多重比較的臨界值Z
附錶ⅩⅦ：F分布錶

好的，以下是一本關於非參數統計：方法與應用的圖書的詳細簡介，內容側重於該領域的核心概念、重要技術以及實際應用，同時完全避免提及原書名： --- 統計推斷的自由疆域：無模型方法的深度探索與實踐 本書導讀： 在現代數據科學和量化分析的廣闊領域中，參數模型因其數學上的優雅和易於解釋性而長期占據核心地位。然而，當麵對現實世界中數據固有的復雜性、非正態分布、偏斜嚴重的樣本，或者當研究者希望避免對底層數據生成過程做齣過於嚴格的假設時，一種更加靈活、適應性更強的工具箱變得至關重要。本書旨在係統性地、深入淺齣地引導讀者進入這一至關重要的統計分支——無模型統計方法的世界。 本書的敘事主綫清晰，從統計推斷的基礎邏輯齣發，逐步剖析一係列強健且應用廣泛的非參數技術。我們不將重點放在如何擬閤一個特定的分布（如正態分布），而是專注於如何利用數據的秩（Ranks）、經驗分布函數（Empirical Distribution Functions, EDF）以及重采樣（Resampling）的思想，來進行可靠的假設檢驗、區間估計和效應大小的量化。 第一部分：基礎構建與概念革新 本部分為後續高級主題奠定瞭堅實的理論基礎。我們首先迴顧經典統計推斷的核心目標，然後引齣為什麼在許多實際場景中，參數方法會失效或産生誤導性結論。 1. 統計模型的局限性與自由度： 我們詳細探討瞭“參數假設”的本質及其對模型穩健性的潛在威脅。通過對比，讀者將清晰認識到，無模型方法如何通過降低對數據結構的先驗依賴，提升推斷結果的普遍適用性。 2. 數據的度量與排序藝術： 核心內容聚焦於序數數據（Ordinal Data）的統計處理，以及如何將連續數據轉化為秩。這將涵蓋如何計算和解釋各種秩的度量（如標準秩、中點秩），以及這些秩統計量如何作為參數統計量（如均值和方差）的穩健替代品。 3. 經驗分布函數（EDF）的威力： EDF是無模型統計的基石之一。本書將深入解析Kolmogorov-Smirnov統計量和Anderson-Darling統計量的推導過程和實際用途，解釋它們如何提供關於數據擬閤優度檢驗的非參數視角。 第二部分：核心假設檢驗的工具箱 這是本書最實用的部分，詳細介紹瞭一係列經典且現代的非參數假設檢驗方法，並根據檢驗目標進行瞭係統分類。 1. 檢驗位置參數（Location Tests）： 當我們關心的是兩個或多個樣本的中位數或平均排名是否不同時，以下方法是首選： 秩和檢驗係列： 從經典的 Mann-Whitney U 檢驗（雙樣本比較）到其擴展形式 Kruskal-Wallis H 檢驗（多樣本比較），我們將詳盡分析其檢驗統計量的計算、零假設的設定以及如何處理存在大量並列秩（Ties）的情況。 符號檢驗與符號秩檢驗： 對於配對設計（Paired Designs），本書將詳細區分 Wilcoxon 符號秩檢驗（考慮瞭差異的大小，通過秩來體現）和純粹的 符號檢驗（僅關注方嚮），並明確指齣在何種情況下選擇哪一個更為恰當。 2. 檢驗分布形狀與同質性（Shape and Homogeneity Tests）： 檢驗不僅僅是關於位置的差異，也可能是關於分布形狀或變異程度的差異。 Fligner-Killeen 檢驗與 Mood 中位數檢驗： 專注於檢驗樣本的變異性（尺度）是否相等。 Kolmogorov-Smirnov (KS) 雙樣本檢驗： 作為一個通用的分布差異檢驗，本書會強調它在檢測任何類型差異（位置、尺度或形狀）上的靈活性，並討論其與修正版本（如修正KS檢驗）的權衡。 3. 獨立性檢驗： 探討如何檢驗序列數據的隨機性或變量間的單調關係。Spearman 秩相關係數的推導、解釋及其在非綫性單調關係中的應用將是重點內容。 第三部分：穩健的區間估計與效應量化 統計推斷不僅要求我們拒絕或接受零假設，更要求我們量化效應的大小，並提供參數的閤理區間估計。 1. 非參數置信區間的構建： 本部分著重於如何使用秩來構建關於中位數或任一位置參數的精確置信區間，避免瞭對方差或分布形態的假設。 2. 重采樣方法的引入（Bootstrap & Permutation Tests）： 隨著計算能力的提升，重采樣方法已成為無模型統計不可或缺的支柱。 Bootstrap 技術： 詳細介紹如何通過從觀測數據中有放迴地重復抽樣來模擬數據的邊際分布，並利用這種模擬來估計統計量的抽樣分布，從而構建置信區間和評估檢驗的實際功效（Power）。 置換檢驗（Permutation Tests）： 闡述如何通過隨機打亂樣本標簽（在零假設成立下是隨機的）來生成零分布，這種方法在小樣本和復雜設計中提供瞭無與倫比的精確性。 3. 效應大小的報告： 介紹如何將非參數檢驗結果轉化為可解釋的效應大小指標，例如，將Mann-Whitney U檢驗的結果轉化為概率解釋（$P(X>Y)$）。 第四部分：高級應用與現代挑戰 最後一部分將目光投嚮更復雜的應用場景和現代統計分析的需求。 1. 非參數迴歸與平滑： 介紹如何使用 核平滑（Kernel Smoothing） 和 局部加權迴歸（LOESS/LOWESS） 等方法，在不預設綫性或多項式關係的情況下，進行趨勢估計和函數擬閤。 2. 時間序列與生存分析中的應用： 展示無模型技術在處理具有自相關性的時間序列數據（如Mann-Kendall趨勢檢驗）以及在生存分析中應用Kaplan-Meier估計器和Log-Rank檢驗的實際案例。 3. 軟件實現與案例分析： 全書穿插瞭大量使用主流統計軟件包（如R語言）進行實際操作的示例代碼和詳細的步驟指導，確保讀者不僅理解理論，更能將這些方法應用於解決真實的科學和商業問題。 本書特色總結： 本書的撰寫風格力求在數學嚴謹性與教學清晰度之間找到完美的平衡。我們沒有迴避理論推導，但始終將這些理論置於其解決實際問題的背景之下。對於希望從過度依賴參數假設中解放齣來，尋求更穩健、更靈活推斷工具的研究人員、數據分析師、生物統計學傢、經濟學者以及研究生而言，本書將是一份不可或缺的、深度全麵的參考手冊。它不僅傳授瞭方法，更培養瞭讀者在麵對未知數據結構時，獨立構建恰當統計框架的能力。

評分☆☆☆☆☆

我之所以對《非參數統計：方法與應用》這本書充滿興趣，是因為它承諾提供一種更“自由”的統計分析視角。在我的學術背景中，很多模型都要求數據滿足嚴格的分布假設，這在現實世界的復雜性麵前常常顯得捉襟見肘。這本書的標題本身就暗示瞭一種不拘泥於預設模型的統計哲學，這讓我非常興奮。我希望能從中學習到如何不依賴於對數據分布的強假設，就能進行有效的統計推斷。我尤其期待書中關於“核密度估計”和“支持嚮量機（SVM）”等方法的介紹，這些都是我一直想深入瞭解的，它們在非參數模型中扮演著重要角色。我希望能看到這些方法如何在實際應用中發揮作用，比如在模式識彆、分類問題或者異常檢測中。書中關於“非參數迴歸”的內容也讓我倍感期待，這是否意味著我可以用更靈活的方式來建模變量之間的關係，而無需擔心綫性假設的限製？我對書中是否能提供一些關於如何解釋這些非參數模型結果的指導也十分在意，畢竟，直觀的解釋對於與非統計學背景的閤作者溝通至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習數據分析，發現傳統的參數統計方法在很多實際場景下受到的限製比較大，尤其是當數據不滿足正態分布假設的時候。朋友嚮我推薦瞭《非參數統計：方法與應用》這本書，說它能解決我遇到的很多難題。我翻開書，首先吸引我的是它的結構設計，感覺非常條理清晰，從基礎概念講起，然後逐步深入到各種具體的非參數方法。特彆是關於秩變換的介紹，讓我對理解各種秩檢驗有瞭更直觀的認識。書中的例子似乎也很貼閤實際，不會像一些學術著作那樣過於抽象。我特彆好奇關於“置換檢驗”的部分，這是一種非常強大的非參數方法，可以在不依賴任何分布假設的情況下進行統計推斷，我相信這本書會詳細介紹它的原理和應用。此外，我還在留意書中關於“自助法”（Bootstrap）的講解，這是一種通過重采樣來估計統計量分布的方法，在很多場景下都能提供有力的支持。總的來說，我對這本書充滿瞭期待，希望它能幫助我突破現有統計方法的瓶頸，讓我在數據分析領域更加得心應手，能夠處理更多樣化、更復雜的數據集，並做齣更可靠的結論。

評分☆☆☆☆☆

拿到《非參數統計：方法與應用》這本書，我最先關注的是它能否在理論深度和實踐指導之間取得一個良好的平衡。很多時候，統計學書籍要麼過於理論化，要麼過於淺顯。我希望這本書能夠深入剖析各種非參數統計方法的理論基礎，比如秩檢驗的漸近性質，或者置換檢驗的理論依據，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。同時，我更看重的是它在“應用”方麵的指導作用。比如，在處理醫學研究中的生存數據時，如何選擇閤適的非參數方法來分析生存麯綫的差異？在社會科學調查中，如何利用非參數方法來分析不同群體之間的偏好排序？書中是否能提供一些經典的、具有代錶性的應用案例，並詳細講解如何將這些方法應用於實際數據分析過程？我尤其希望書中能提供一些僞代碼或者具體的軟件實現示例，比如如何使用 R 語言的 `coin` 包或者 Python 的 `scipy.stats` 模塊來實現這些非參數檢驗。這樣，我不僅能夠理解理論，更能將其轉化為實際操作，解決我工作中遇到的具體問題，提升研究的嚴謹性和說服力。

評分☆☆☆☆☆

我對《非參數統計：方法與應用》這本書的期待，更多地集中在其能夠拓展我的分析視野，讓我能更靈活地應對實際數據中的不確定性。在過去的學習中，我更多接觸的是參數統計，但實際工作中遇到的數據往往不盡如人意，充滿瞭各種“非典型”的特徵。我聽說非參數方法在處理缺失值、多模態分布以及等級數據等方麵有著獨特的優勢，這本書的齣現恰好能填補我在這方麵的知識空白。我希望書中能清晰地闡述不同非參數方法的適用範圍和局限性，讓我能夠根據具體數據的特點，做齣最明智的選擇。例如，當麵對一個排序問捲的數據時，我應該考慮使用 Spearman 秩相關係數還是 Kendall's tau？當比較三個以上獨立樣本的中位數是否存在差異時，Kruskal-Wallis H 檢驗是否是最佳選擇？書中能否提供一些決策樹或者流程圖，幫助我快速定位最閤適的統計工具？同時，我對於書中是否包含一些關於“假設檢驗的統計功效”的非參數方法分析也感到好奇，這對於提高實驗設計的效率和結論的可靠性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就有一種沉靜而專業的質感，深藍色的背景搭配銀色的字體，仿佛預示著即將展開的智慧之旅。我一直對那些不依賴預設模型、而是從數據本身挖掘洞見的統計方法頗感興趣，所以當我在書店看到《非參數統計：方法與應用》時，立刻就被吸引住瞭。拿在手裏沉甸甸的，厚實的紙張和清晰的排版都讓人感受到一種紮實的學術氣息。我尤其期待書中所闡述的各種非參數檢驗，比如 Wilcoxon 秩和檢驗、Kruskal-Wallis H 檢驗等等，它們在處理偏態分布、異常值以及小樣本數據時，能夠提供比參數方法更穩健的解決方案，這對於我目前的研究方嚮來說至關重要。我希望這本書能夠詳細解釋這些方法的原理，不僅僅是公式的推導，更重要的是它們背後的邏輯和直覺，以及在實際應用中如何選擇最閤適的檢驗方法。此外，書中是否能提供一些實際案例的分析，展示如何在不同領域（如醫學、心理學、社會科學等）中運用這些非參數方法來解決實際問題，這將極大地提升我的理解和應用能力。我對書中的“應用”部分寄予厚望，希望能看到如何在 R 或 Python 等統計軟件中實現這些方法的具體指導，並提供一些常用的數據集供讀者練習。