Nonparametric Statistical Methods Solutions Manual, Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wi1eyInterscience

作者:Douglas Wolfe

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:1999-01-01

价格:383.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780471329862

丛书系列:

图书标签:

Nonparametric Statistics
Solutions Manual
Statistical Methods
Edition
Mathematics
Probability
Data Analysis
Research
Academic
Textbook
Reference

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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.

非参数统计方法：探索数据本质的实用指南深入理解，而非依赖假设。在数据分析的广阔领域中，统计学扮演着至关重要的角色，它帮助我们理解数据、揭示模式并做出明智的决策。然而，许多传统的统计方法都建立在对数据分布的严格假设之上，例如正态性、独立性或方差齐性。当这些假设无法满足时，我们该如何进行可靠的分析？《非参数统计方法》正是为了应对这一挑战而生，它为您提供了一套强大而灵活的工具集，让您能够自信地处理各种类型的数据，无论其内在分布如何。本书并非一套冷冰冰的公式堆砌，而是一本旨在引导您深入理解非参数统计精髓的实践指南。它将带领您穿越非参数统计的世界，从最基础的概念出发，逐步深入到各种经典和现代的非参数检验与方法。无论您是统计学领域的初学者，还是希望拓展分析工具箱的经验研究者，都能从中受益匪浅。核心内容概览：非参数统计学的基石：我们将从非参数统计学的基本原理开始，阐释为何以及何时选择非参数方法。您将了解到，非参数方法不依赖于参数估计，而是直接处理数据的秩或顺序，从而大大降低了对数据分布的依赖性。这使得它们在处理偏态数据、离群值敏感数据或样本量较小的数据时尤为有效。秩转换与排序的魔力：本书将详细介绍秩转换（ranking）的核心思想，以及如何利用数据的相对顺序来构建统计量。您将学习到如何将原始数据转化为秩，以及这些秩如何成为分析的关键。从简单的排序到更复杂的秩求和，我们将一步步揭示这些操作的强大之处。探索性数据分析的利器：在正式的统计检验之前，探索性数据分析（EDA）是理解数据不可或缺的一步。本书将介绍非参数方法在EDA中的应用，例如如何使用盒图（box plots）、中位数、四分位数（interquartile range, IQR）等来直观地展示数据的分布和中心趋势，无需假设正态性。比较不同组别：当我们需要比较两个或多个独立或相关的样本时，非参数方法提供了可靠的替代方案。您将学习到： Wilcoxon 秩和检验（Wilcoxon Rank Sum Test / Mann-Whitney U Test）：用于比较两个独立样本的分布是否存在差异，是 t 检验的非参数对应。符号检验（Sign Test）：用于比较配对样本的差异，或单一样本的中位数是否等于某个值。 Wilcoxon 符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）：比符号检验更具统计效力，同样用于配对样本。 Kruskal-Wallis H 检验（Kruskal-Wallis H Test）：用于比较三个或更多独立样本的分布是否存在差异，是单因素方差分析（One-Way ANOVA）的非参数对应。 Friedman 检验（Friedman Test）：用于比较三个或更多相关样本的分布是否存在差异，是重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的非参数对应。分析定序变量：对于本身就是定序的变量，非参数方法更是天然的工具。您将学习到如何分析定序变量之间的关系，例如： Spearman 秩相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：用于衡量两个定序变量之间的单调关系强度。 Kendall's Tau 相关系数（Kendall's Tau Correlation Coefficient）：另一种衡量定序变量之间一致性的相关性度量。回归分析的非参数视角：即使在回归分析中，非参数方法也能提供宝贵的见解。本书将探讨：非参数回归（Nonparametric Regression）：例如核回归（Kernel Regression）或局部多项式回归（Local Polynomial Regression），它们能捕捉数据中复杂的非线性关系，而无需预设函数形式。更高级的非参数技术：随着您对非参数统计的理解加深，我们将进一步介绍一些更高级的技术，例如：置换检验（Permutation Tests）：通过对数据进行随机置换来构建零分布，适用于各种情况，尤其是样本量小或分布未知的情况。引导法（Bootstrap）：利用重复抽样来估计统计量的抽样分布和置信区间，是一种强大的模型无关方法。实际应用与案例分析：本书的重点在于实践。我们将通过大量的实际案例，展示非参数统计方法在不同领域的应用，包括但不限于：生物医学研究：分析临床试验数据，比较治疗效果。社会科学：分析问卷调查数据，研究不同群体间的差异。环境科学：分析污染数据，评估环境变化的影响。市场营销：分析消费者行为数据，评估营销策略的效果。工程学：分析实验数据，评估产品性能。软件实现指南：理解理论固然重要，但更重要的是能够将其应用于实际。本书将提供在常用统计软件（如 R, Python, SPSS等）中实现这些非参数方法的指导，让您能够轻松地将所学知识转化为实际操作。本书的独特价值：《非参数统计方法》并非仅仅罗列枯燥的公式，它更注重培养您对数据的直觉和分析能力。通过清晰的解释、易于理解的例子和循序渐进的教学方式，您将能够：识别何时需要非参数方法：掌握判断数据是否满足传统参数检验假设的能力。选择最合适的非参数检验：根据您的研究问题和数据类型，选择最有效的分析工具。理解非参数检验的原理：深入理解每种检验是如何工作的，以及其背后的逻辑。解释和报告非参数分析结果：能够清晰地阐述您的发现，并与他人有效沟通。提高分析的稳健性：确保您的统计结论不受数据分布异常的影响。无论您身处哪个领域，数据都是您探索真相的宝贵财富。掌握非参数统计方法，将为您解锁更广泛的数据分析能力，让您在面对复杂多变的数据时，始终保持清晰的洞察力和可靠的分析能力。这本书将是您深入探索数据本质、提升统计分析技能的理想伴侣。