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第一章 引言 1

1.1 统计的实践 1

1.2 关于非参数统计 3

1.3 假设检验的回顾 4

1.4 X2检验简单回顾 8

1.5 熟悉手中的数据和数据变换 12

1.6 渐近相对效率(ARE)；局部最优势(LMP)检验 14

1.7 顺序统计量，秩，线性秩统计量及正态记分简介 16

1.8 计算机统计软件的应用 20

1.9 习题 23

第二章 单样本模型 25

2.1 符号检验和有关的置信区间 26

2.2 Wilcoxon符号秩检验，点估计和区间估计 33

2.3 正态记分检验 40

2.4 Cox-Stuart趋势检验 44

2.5 关于随机性的游程检验 47

2.6 习题 49

第三章 两样本位置模型 53

3.1 Brown-Mood中位数检验 54

3.2 Wlicoxon(Mann-Whitney)秩和检验及有关的置信区间 57

3.3 正态记分检验 63

3.4 成对数据的检验 64

3.5 习题 66

第四章 多样本分类数据模型 70

4.1 Kruskal-Wallis秩和检验 70

4.2 正态记分检验 74

4.3 Jokheere-Terpstra检验 75

4.4 区组设计分析回顾 77

4.5 完全区组设计：Fiedman秩和检验 79

4.6 完全区组设计：关于二元响应的Cochran检验 82

4.7 完全区组设计：Page检验 83

4.8 不完全区组设计：Durbin检验 84

4.9 习题 86

第五章 尺度检验 90

5.1 两独立样本的Siegel-Tukey方差检验 90

5.2 两样本尺度参数的Mood检验 92

5.3 两样本及多样本尺度参数的Ansari-Bradley检验 95

5.4 两样本及多样本尺度参数的Fligner-Killeen检验 98

5.5 两样本尺度的平方秩检验 100

5.6 多样本尺度的平方秩检验 101

5.7 习题 103

第六章 相关和回归 105

6.1 Spearman秩相关检验 107

6.2 Kendallτ相关检验 108

6.3 多元变量的Kendall协同系数检验 112

6.4 Theil回归和最小中位数二乘回归 113

6.5 基于Theil方法的检验和置信区间 116

习题 117

第七章 分布检验和某些X2检验 120

7.1 Kolmogorov检验 120

7.2 Lilliefors正态性检验 124

7.3 Smirnov两样本检验 125

7.4 X2拟合优度检验 127

7.5 二维列联表的齐性和独立性的X2检验 129

7.6 低维列联表的Fisher精确检验 131

7.7 对数线性模型与高维列联表的独立性检验简介 133

7.8 习题 136

第八章 非参数密度估计和非参数回归简介 140

8.1 非参数密度估计 140

8.2 非参数回归 145

8.3 其它非参数回归方法简介 148

第九章 稳健统计方法简介 151

参考文献 157

附表 162