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『簡體書』应用非参数统计方法（注释版·原书第4版,国外实用统计丛书）

書城自編碼： 2518113
分類：簡體書→大陸圖書→自然科學→數學
作者： [英]斯普伦特，[英]斯密顿 著，褚挺进 注释
國際書號(ISBN)： 9787111484073
出版社： 机械工业出版社
出版日期： 2015-01-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 530/575
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

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編輯推薦：
本书为英文版本，由中国人民大学一线任课老师在每章前辅助中文导读
內容簡介：
非参数统计是统计学中的一个重要分支，也是数据分析的一个重要工具。它的一个重要特点是并不假设数据服从某个特定的分布，而是通过已有的数据去进行分析。相较于其他统计方法，非参数的统计更加稳健，有更好的适用性。
本书是一本国外经典的教材，该书主要介绍了传统的非参数统计方法，例如单样本的推断、多样本的推断，配对数据的分析等。此外，在本书的最后也介绍了现代的非参数统计方法，例如非参数的密度估计。书中通过将基础理论与实际例子相结合的办法，讲解了不同统计方法的优点和不足，给研究人员在实际问题中选择合适的方法提供了参考。
本书可作为统计专业本科高年级学生或者研究生的教材，也可以作为专业人员非参数统计的工具书。
關於作者：
彼得·斯普伦特（Peter Sprent）是苏格兰邓迪大学退休的统计教授。他在塔斯马尼亚大学作为学生时，就被研究非参数方法的先驱EJG皮特曼引荐。他善于借助计算机程序来进行数据分析，使得非参数统计的各种方法实现成为可能。
尼格尔 C.斯密顿（Nigel C.Smeeton）是英国赫特福德大学社区保障研究中心的社会统计学专家。他专注非参数统计在医疗中的应用和教学30余年，同时他也是伦敦国王学院的荣誉讲师。
目錄：
第1章 基本概念
1.1 基本统计知识
1.2 总体和样本
1.3 假设检验
1.4 估计
1.5 职业规范
1.6 习题
第2章 非参数方法基础
2.1 置换检验
2.2 二项检验
2.3 顺序统计量和秩
2.4 数据探索
2.5 非参数方法的效率
2.6 计算机和非参数方法
2.7 扩展阅读
2.8 习题
第3章 单样本的位置推断
3.1 范例的安排
3.2 连续数据样本
3.3 基于秩的中位数推断
3.4 符号检验
3.5 计分检验的应用
3.6 检验比较及稳健性
3.7 应用领域
3.8 总结
3.9 习题
第4章 其他单样本的推断
4.1 数据的其他特征
4.2 匹配样本分布
4.3 二分数据的推断
4.4 符号检验的推广
4.5 随机游程检验
4.6 角坐标数据
4.7 应用领域
4.8 总结
4.9 习题
第5章 配对样本的方法
5.1 配对的比较
5.2 一个不常见的符号检验的应用
5.3 势函数和样本量
5.4 应用领域
5.5 总结
5.6 习题
第6章 两个独立样本的方法
6.1 中心位置的检验和估计
6.2 中位数检验
6.3 正态计分检验
6.4 同方差的检验
6.5 共同分布的检验
6.6 势函数和样本量
6.7 应用领域
6.8 总结
6.9 习题
第7章 多样本的基本检验
7.1 与参数方法的比较
7.2 独立样本的中心位置检验
7.3 Friedman、Quade和Page检验
7.4 二元响应数据
7.5 异方差检验
7.6 一些其他的考虑
7.7 应用领域
7.8 总结
7.9 习题
第8章 结构化数据的分析
8.1 因素的处理结构
8.2 平衡的2×2因素结构
8.3 交互作用的本质
8.4 交互作用的其他处理方法
8.5 交叉试验
8.6 单独和多重比较
8.7 应用领域
8.8 总结
8.9 习题
第9章 生存数据分析
9.1 生存数据的主要特点
9.2 调整的Wilcoxon检验
9.3 原始分排序和对数秩转化
9.4 顺序数据的中位数检验
9.5 检验的选择
9.6 应用领域
9.7 总结
9.8 习题
第10章 相关性和一致性
10.1 两个变量之间的相关性
10.2 多个变量的秩
10.3 一致性分析
10.4 应用领域
10.5 总结
10.6 习题
第11章 二维线性回归
11.1 直线的拟合
11.2 应用领域
11.3 总结
11.4 习题
第12章 分类数据
12.1 分类和计数
12.2 定性属性的分类
12.3 有序的分类数据
12.4 离散数据的拟合检验
12.5 McNemar检验的推广
12.6 应用领域
12.7 总结
12.8 习题
第13章 分类数据的关联性分析
13.1 关联性的分析
13.2 列联表的一些模型
13.3 合并和拆分表
13.4 一个法律困境
13.5 势
13.6 应用领域
13.7 总结
13.8 习题
第14章 稳健估计
14.1 当假设不成立时
14.2 离群点及其影响
14.3 重抽样的方法
14.4 Ｍ估计和其他稳健估计
14.5 应用领域
14.6 总结
14.7 习题
第15章 现代非参数方法
15.1 重点的转移
15.2 密度函数的估计
15.3 回归
15.4 Logistic回归
15.5 多元数据
15.6 针对大型数据的新方法
15.7 集群之间的相关性
15.8 总结
15.9 习题
附录1
附录2
参考文献
索引
內容試閱：
《应用非参数统计方法》第1版出版于1989年，随着基础计算技术的飞速发展，尤其是关于精确置换检验的计算的进步，在1993年出版了第2版，第3版出版于2001年，第3版不但包括了计算技术的进一步发展，也包括了非参数方法的发展，同时考虑了使用这些非参数方法并将其应用于数据预处理、稳健估计和半参数方法中去。近年来，尤其在使用计算密集的方法去处理较难的分析问题和大型数据方面，这一做法得到了进一步的加强。
第4版不但包括了这些新的发展，而且保留了那些得到读者和专家正面评价的特点和内容。
非参数方法是统计分析的基本方法，但是对数据的采集和分析的解释也需要统计学家的参与。在第3版中，我们认为在主流的本科非参数统计课程中，上面提到的有些内容并没有得到应有的重视。
关于本书，我们在介绍单纯的方法描述和详细的定理说明之间采取了一个折中的方法，即对一些关键的实际观点用例子进行解释，在保证读者可以较好地理解方法的适用范围和局限性的基础上，尽可能少地使用数学知识。
我们编写此书有两个目标。第一个目标是为具有本科水平但初次接触“非参数统计方法”课程的读者提供一本教材。
该课程可以作为统计专业的主流课程，也可以是服务于其他专业的课程。第二个目标是为专业人员、管理者、研发人员、咨询师和其他领域的读者提供一本可读的介绍基本方法的书籍。上述读者中的很多人可能具备一些基本的统计知识，但对非参数方法的了解有限，同时他们觉得这些方法在实际工作中很有用。我们采用的编写形式使得这本书不但适合作为教材，同时也适合作为参考书。
为了实现这一目标，本书更侧重于方法的广度而不是深度。我们认为在入门阶段这是一个很好的方法。当读者对非参数统计有了一个全面的了解后，才可能进一步学习某个感兴趣的方法。因为每个人感兴趣的领域都不同，第二阶段比较适合于采用参加特定的课程或者阅读特定领域的有深度的专业文献的方法。在本书中，我们会给出本书的参考文献，在那里可以找到对很多主题更有深度的讨论。
之前版本中受欢迎的特点在本版本中得到了保留，其中包括大部分例子都有一个规范的结构，有潜在应用领域的列表和在每章结尾的一些练习。
在第4版中，内容被重新安排了顺序，并添加了新内容。之前版本中的第1章被分为两章，接下来的章节号也相应地进行了调整。新的第1章对一些相关的统计概念进行了总结，新的第2章介绍了非参数的基本思想。新的第3~7章大致介绍了之前版本的第2~6章，但在重点方面进行了很多调整并把很多试验设计的内容放到了新的第8章，对关于生存数据的内容进行了扩展并放到了新的第9章。在新的第8章中，试验设计，尤其是关于因素处理的内容，囊括了最新的研究成果。新的第10~14章是对上版第7~11章的修改。在第4版中，第15章是新添加的，介绍了一些比较重要的非参数统计的现代发展，其中大部分的应用对计算要求较高。
与之前的版本相同，本版中没有包括非参数方法相关的分位数与临界值表。现代软件使得这些表格有些多余，那些需要使用这些表的读者可以在很多标准统计表中找到它们，参考文献中给出这些特殊表格的相关参考书。附录2给出了一些习题的解答。

 

 

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