Nonparametric Statistics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Gibbons, Jean D.

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:1992-10

价格:$ 19.15

装帧:Pap

isbn号码:9780803939516

丛书系列:

图书标签:

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
假设检验
R语言
Python

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具体描述

Through the use of actual research investigations that have appeared in recent social science journals, Gibbons shows the reader the specific methodology and logical rationale for many of the best-known and most frequently used nonparametric methods that are applicable to most small and large sample sizes. The methods are organized according to the type of sample structure that produced the data to be analyzed, and the inference types covered are limited to location tests, such as the sign test, the Mann-Whitney-Wilcoxon test, the Kruskal-Wallis test and Friedman's test. The formal introduction of each test is followed by a data example, calculated first by hand and then by computer.

《非参数统计》是一本面向统计学、数据科学、生物统计学、社会科学以及其他需要进行数据分析的领域的研究者和实践者的综合性教材。本书深入浅出地介绍了非参数统计学的核心概念、方法和应用，旨在为读者提供一套强大而灵活的工具，用于分析不符合严格参数假设的数据。本书的独特之处在于，它不依赖于对数据分布的任何特定假设，这使得它在处理各种类型的数据时都具有普适性，尤其是在数据量较小、存在异常值或其分布未知的情况下。相较于传统的参数统计方法，非参数统计学提供了更为稳健和可靠的推断，能够更准确地反映数据的真实特征。《非参数统计》首先从基础概念入手，详细阐述了秩、百分位数、分位数等非参数统计量的重要意义。随后，本书系统地介绍了非参数检验的核心思想，包括符号检验、秩和检验、Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验以及Friedman检验等。这些检验方法被详细地讲解了其原理、适用条件、计算步骤以及如何解读结果。本书特别强调了这些检验的无母数特性，以及它们在处理定序数据和非正态分布的连续数据时的优势。除了常见的假设检验，本书还深入探讨了非参数回归方法。读者将学习到核回归、局部多项式回归、样条回归等先进技术，这些技术能够在不假设回归函数形式的情况下，有效地估计和建模变量之间的关系。本书详细介绍了这些方法的原理、核函数的选择、带宽的确定以及如何评估模型的拟合优度。在参数估计方面，本书也提供了全面的非参数估计方法，如中位数、四分位数、秩百分位数等。此外，还介绍了非参数密度估计技术，如直方图、核密度估计等，帮助读者理解如何估计数据的概率密度函数，即使在不知道其具体形式的情况下。本书特别关注了非参数统计在实际问题中的应用。通过大量的案例研究和实际数据集分析，读者将看到如何运用非参数方法解决生物医学研究中的生存分析、临床试验设计，社会科学中的态度测量、行为分析，以及工程、金融等领域的质量控制、异常检测等问题。书中提供的真实世界案例，使得抽象的统计概念变得具体可感，并指导读者如何在实际场景中选择和应用最合适的非参数统计工具。为了帮助读者更好地掌握这些方法，本书在每个章节都包含了大量的练习题，从理论证明到数值计算，再到数据分析实践，覆盖了从易到难的各个层次。答案和解答的提供，进一步增强了本书的学习辅助功能。此外，《非参数统计》还涵盖了一些更高级的主题，例如排列检验、Bootstrap方法等。这些方法提供了另一种无需参数假设的统计推断途径，尤其适用于处理复杂数据结构或难以获得解析解的情况。书中对这些方法的介绍，不仅解释了其背后的思想，还提供了实际操作的指导。本书的目标读者群体广泛，包括但不限于：统计学和数据科学专业学生：为他们打下坚实的非参数统计基础，培养严谨的数据分析思维。生物统计学家和医学研究者：学习如何分析临床试验、流行病学研究中的非正态或定序数据。社会科学家（心理学、社会学、经济学等）：掌握处理问卷调查、访谈数据以及其他非正态分布数据的分析技术。工程师和质量控制专家：利用非参数方法进行过程监控、产品性能评估。任何需要处理不确定性或分布未知数据的专业人士：获得一套可靠的数据分析工具。《非参数统计》凭借其理论的严谨性、方法的全面性以及应用的广泛性，将成为您学习和掌握非参数统计学的宝贵资源。它将赋能您在数据分析领域做出更明智、更可靠的决策。