Nonparametric Statistical Methods pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Hollander, Myles/ Wolfe, Douglas A.

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:1999-1

价格:1351.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471190455

丛书系列:

图书标签:

统计学
统计
数学
统计学
非参数统计
数据分析
统计方法
数学
概率论
统计推断
机器学习
数据挖掘
应用统计

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具体描述

The importance of nonparametric methods in modern statistics has grown dramatically since their inception in the mid-1930s. Requiring few or no assumptions about the populations from which data are obtained, they have emerged as the preferred methodology among statisticians and researchers performing data analysis. Today, these highly efficient techniques are being applied to an ever-widening variety of experimental designs in the social, behavioral, biological, and physical sciences.

This long-awaited Second Edition of Myles Hollander and Douglas A. Wolfe's successful Nonparametric Statistical Methods meets the needs of a new generation of users, with completely up-to-date coverage of this important statistical area. Like its highly acclaimed predecessor, the revised edition, along with its companion ftp site, aims to equip students with the conceptual and technical skills necessary to select and apply the appropriate procedures for a given situation. An extensive array of examples drawn from actual experiments illustrates clearly how to use nonparametric approaches to handle one- or two-sample location and dispersion problems, dichotomous data, and one-way and two-way layout problems. Rewritten and updated, this Second Edition now includes new or expanded coverage of:

* Nonparametric regression methods.

* The bootstrap.

* Contingency tables and the odds ratio.

* Life distributions and survival analysis.

* Nonparametric methods for experimental designs.

* More procedures, real-world data sets, and problems.

* Illustrated examples using Minitab and StatXact.

An ideal text for an upper-level undergraduate or first-year graduate course, this text is also an invaluable source for professionals who want to keep abreast of the latest developments within this dynamic branch of modern statistics.

An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in the book is available upon request from the Wiley editorial department.

好的，这是一份关于一本名为《Nonparametric Statistical Methods》的图书的详细简介，其中不包含该书的具体内容，而是侧重于对该领域主题、重要性、以及潜在读者群的广泛介绍。 --- 图书简介：《非参数统计方法：原理、应用与前沿探索》主题聚焦：超越参数化假设的统计建模本书深入探讨了统计推断领域一个至关重要且日益普及的分支——非参数统计方法。在传统统计建模中，我们往往需要对数据的底层分布做出严格的假设，例如正态性、独立性或同方差性。然而，在现实世界的复杂数据集中，这些理想化的前提条件往往难以满足。本书正是为了填补这一理论与实践之间的鸿沟而设计，它系统地阐述了如何在不依赖或仅依赖较少分布假设的情况下，有效地进行数据分析、模型构建和科学推断。核心价值：稳健性与灵活性非参数方法的核心优势在于其稳健性和灵活性。当数据存在异常值、偏态分布或复杂的依赖结构时，基于严格参数假设的检验和估计方法可能会给出误导性的结论。非参数方法，通过其对分布的“无假设”或“弱假设”特性，提供了一种更为可靠的分析途径。本书不仅梳理了经典的非参数检验，如符号检验、秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验），还深入解析了现代非参数回归、密度估计和核平滑技术。它旨在帮助读者建立一个坚实的理论基础，理解这些方法的内在机制，并学会如何在实际问题中选择和应用最恰当的技术。章节结构与内容概览（侧重领域而非具体公式）：全书结构严谨，从基础概念的铺陈到高级模型的构建，循序渐进。第一部分：基础理论与经典工具本部分首先确立了非参数统计学的基本概念框架，包括数据秩的意义、顺序统计量以及分布无关性的重要性。随后，集中讨论了用于比较组间差异的经典方法。这部分内容强调了秩变换在将复杂分布问题转化为有序排列问题中的核心作用，以及这些方法在面对小样本或非对称数据时的巨大优势。同时，也对这些方法的功效（Power）和局限性进行了坦诚的评估，为读者理解其适用边界奠定基础。第二部分：非参数回归与平滑技术随着数据维度和复杂度的增加，线性模型和标准的参数化回归方法显得力不从心。本部分转向探索如何从数据中“学习”函数关系，而非预先指定其形式。重点介绍了局部回归（Local Regression），特别是LOESS和Nadaraya-Watson核回归方法。读者将学习如何利用核函数和带宽选择这两个关键参数，在模型拟合的平滑度和对数据细节的捕捉度之间取得恰当的平衡。这部分内容对于探索复杂的剂量-反应关系、时间序列趋势或非线性效应至关重要。第三部分：密度估计与分布的描述统计分析的另一大支柱是对数据生成过程的理解，即密度估计。本书详细介绍了如何使用核密度估计（KDE）来重构未知的概率密度函数。这不仅是数据可视化和探索性数据分析的有力工具，也是构建后续推断模型的基石。内容覆盖了不同核函数的特性、最优带宽的选择准则（如最小均方误差准则），以及高维数据下的密度估计挑战。第四部分：现代非参数推断与前沿进展本部分将视野拓展至更现代和灵活的统计框架。这包括对经验过程理论在非参数检验中的应用，以及对再抽样方法（Resampling Methods），如Bootstrap和置换检验的深入探讨。再抽样方法的重要性在于它们极大地拓展了统计推断的能力，尤其是在当理论分布难以推导时，它们提供了一种经验性的、分布自由的推断机制。此外，书中还会涉及非参数分类和聚类方法的概览，展示非参数思想在模式识别领域的渗透。目标读者群体本书的读者对象极为广泛，包括： 1. 统计学研究生与高级本科生：为他们提供一个全面、深入的教材，覆盖从经典到现代的非参数理论和实践。 2. 生物医学研究人员与公共卫生专家：面对大量具有复杂效应和不规则分布的临床试验数据，本书提供的稳健方法是不可或缺的分析工具。 3. 经济学家与金融分析师：在处理波动性高、非正态分布的金融时间序列和截尾数据时，非参数方法能提供更可靠的预测和风险评估。 4. 数据科学家与机器学习工程师：寻求超越线性模型的函数逼近技术，或需要对模型的不确定性进行稳健评估的专业人士。学习成果完成本书的学习后，读者将能够：清晰区分参数方法与非参数方法的适用场景和理论基础。熟练运用一系列非参数检验来比较多组数据。掌握构建灵活的、无分布假设的回归模型的技术，并能有效进行带宽和参数选择。理解并能实现Bootstrap和置换检验等再抽样推断技术。具备批判性评估现有分析方法的能力，并能在数据条件不理想时，迅速切换至更稳健的非参数策略。本书不仅仅是一本方法手册，更是一场关于统计思维的拓展之旅，引导读者摆脱对理想化分布的依赖，真正做到“让数据说话”。