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  • 非参数统计 第六版第6版 吴喜之 赵博娟 中国统计出版社9787523003961商城正版
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    • 作者: 无著
    • 出版社: 中国统计出版社
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    商品参数
    • 作者: 无著
    • 出版社:中国统计出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9787523003961
    • 版权提供:中国统计出版社


    基本信息  (以下信息仅供参考,以实物为准!)
    书名:非参数统计(第6版)
    作者:吴喜之,赵博娟编著
    定价:38.0
    出版社:中国统计出版社
    出版日期:24-03-01
    ISBN:9787523003961
    版次:6
    内容简介
    该书是全国统计教材编审委员会“十四五”全国统计规划系列教材之一。在前面五版的基础上,该书做了一些修改。其中比较显著的为:在提供r代码的基础上,增加了Python程序代码;增加了再抽样方法一章;删除了所有国外商业软件的代码和说明;删除了所有书后占有17页的各种表格;增加了再抽样方法一章的说明;精简了一些内容。此外,该书在第五版的基础上,修改了一些文字和代码错误,调整了章节次序,也调整了例子、图型和有关练/p>
    目录
    第1章 引言
    1.1 统计的实践
    1.2 假设检验及置信区间的回顾
    1.3 关于非参数统计
    1.4 检验、统计模拟和标准渐近分布
    1.5 顺序统计量、分位数和秩
    1.6 渐近相对效率(ARE)
    1.7 线性符号秩统计量和正态记分检验
    1.8 用R和Python熟悉和分析手中的数据
    1.8.1 R语言
    1.8.2 Python语言
    1.8.3 R和Python的主要区别
    1.8.4 学哪一种语言:好两种语言都学
    1.9 /span>
    第2章 单样本位置检验
    2.1 广义符号检验和分位数的置信区间
    2.1.1 对分位行的广义符号检验
    2.1.2 基于广义符号检验的中位数和分位点置信区间
    2.2 中位数的wilcoxon符号秩检验、点估计和区间估计
    2.2.1 中位数的Wilcoxon符号秩检验
    2.2.2 中位数的点估计和置信区间
    2.3 正态记分检验
    2.4 Cox-Stuart趋势检验
    2.5 关于随机性的游程检验
    2.6 /span>
    第3章 两样本位置检验
    3.1 两样本的Brown-Mood中位数检验
    3.2 Wilcoxon秩和检验及两中位数差的置信区间
    3.2.1 Wilcoxon秩和检验
    3.2.2 两中位数差的点估计和区间估计
    3.3 正态记分检验
    3.4 成对数据的检验
    3.5 McNemar检验
    3.6 Cohen's Kappa系数
    3.7 /span>
    第4章 多样本位置检验
    4.1 Kruskal-Wallis秩和检验
    4.2 正态记分检验
    4.3 Jonckheere-Terpstlra检验
    4.4 区组设据分析回顾
    4.5 区组设计:Friedman秩和检验
    4.6 区组设计:Kendall协同系数检验
    4.7 区组设计:关于二元响应的Cochran检验
    4.8 区组设计:Page检验
    4.9 不区组设计:Durbin检验
    4.10 /span>
    第5章 再抽样方法
    5.1 概论
    5.2 自助法
    5.2.1 统计量的自助法分布
    5.2.2 自助法置信区间
    5.2.3 自助法假设检验
    5.3 置换检验
    5.3.1 从实例引入置换检验
    5.3.2 置换检验相应于≠检验的优点
    5.3.3 置换检验的一般步骤和几个例子
    5.4 /span>
    第6章 列联表
    6.1 二维列联表的齐性和独立性的x2检验
    6.2 低维列联表的Fisher检验
    6.3 对数线性模型与高维列联表的独立性检验简介
    6.3.1 处理三维表的对数线性模型
    6.3.2 假设检验和模型的选择
    基于相对风险和胜算比的方法
    .1 两个比例的比较
    .2 Cochran-Mantel-Haenszel估计
    6.5 /span>
    第7章 单调相关性
    7.1 引言
    7.1.1 关于“相关”
    7.1.2 问题的提出
    7.2 Spearman秩相关检验
    7.3 Kendallr相关检验
    7.4 Goodman-Kruskal's γ相关检验
    7.5 Somers' d相关检验
    7.6 /span>
    第8章 分布检验
    8.1 问题的提出
    8.2 Kolmogorov-Smirnov单样本分布及一些正态性检验
    8.2.1 Kolmogorov-Smirnor单样本分布检验
    8.2.2 关于正态分布的一些其他检验和相应的R程序
    8.3 Kolmogorovr-Smirnov两样本分布检验
    8.4 分布检验的局限性
    8.5 /span>
    第9章 非参数密度估计和非参数回归简介
    9.1 非参数密度估计
    9.1.1 一元密度估计
    9.1.2 多元密度估计
    9.2 非参数回归
    参考文献
     

     

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