Applied Nonparametric Statistical Methods, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Peter Sprent

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2000-9-7

价格:USD 76.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584881452

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 非参数统计
• 数据分析
• 统计方法
• 应用统计
• 统计建模
• 第三版
• 高等教育
• 科研
• 统计推断

探索非参数统计的深度与广度：理论、方法与应用 本书（此处请填入您的图书名称）是一部致力于深入剖析非参数统计方法精髓的著作。它不仅涵盖了该领域的核心理论与最新进展，更强调了实际应用中的技术细节与实践指导。对于那些在统计分析中寻求更灵活、更少假设的解决方案的研究者、数据科学家以及高级学生而言，本书无疑是不可或缺的参考。 第一部分：非参数统计学的基石与理论框架 本部分将为读者构建坚实的理论基础。我们首先将从非参数统计学的基本概念入手，阐释其与参数统计学的核心区别，并深入探讨非参数方法在何种情境下更为优越。这包括对数据分布假设的放松，以及由此带来的优势和潜在挑战。 非参数统计学的起源与演变： 回溯非参数方法的历史足迹，了解其在统计学发展中的重要地位，以及它如何应对传统参数方法难以解决的问题。 核心概念与优势： 深入解析非参数统计学的基本原理，例如排序、秩次、分位数等关键概念，并阐述其在处理偏态数据、离群值、异质方差等情况下的强大能力。 假设检验的非参数视角： 详细介绍非参数假设检验的逻辑，包括如何构建检验统计量，如何进行秩和检验，以及如何理解P值的非参数含义。我们将重点关注无母数检验在各种应用场景下的适用性。 估计理论的非参数方法： 探讨非参数估计技术，如核密度估计、分位数回归等。我们将详细讲解这些方法如何为数据提供更直观、更具解释性的模型，而无需预设参数形式。 与参数统计学的比较与融合： 并非将非参数统计学与参数统计学割裂开来，而是探讨两者之间的联系，以及在实际分析中如何根据数据特性选择最合适的方法，甚至如何将两类方法结合使用，以获得更稳健的结果。 第二部分：关键的非参数统计方法详解 本部分将聚焦于一系列最常用且强大的非参数统计方法，从理论到实践，进行细致入微的讲解。每一章节都将以清晰的逻辑展开，并通过实例演示其应用。 单样本与两样本的非参数检验： Wilcoxon符号秩检验 (Wilcoxon Signed-Rank Test): 深入解析其原理，适用于配对样本或单个样本是否服从特定分布的检验。我们将讨论其适用条件、假设、检验统计量的计算以及P值的解释。 Wilcoxon秩和检验 (Wilcoxon Rank-Sum Test) / Mann-Whitney U检验 (Mann-Whitney U Test): 详细讲解此检验在比较两个独立样本分布差异时的应用。我们将深入探讨其秩次排序的原理，以及如何处理样本量不相等的情况。 Kruskal-Wallis H检验 (Kruskal-Wallis H Test): 介绍如何将Wilcoxon秩和检验扩展到三个或更多独立样本的比较，用于检验多组样本是否存在分布差异。 Friedman检验 (Friedman Test): 讲解此方法在处理多个配对样本（例如，同一受试者在不同处理下的测量值）时的应用，以及其与Kruskal-Wallis检验在配对数据上的区别。 分类数据的非参数分析： Chi-Square检验 (Chi-Square Test): 详细介绍独立性检验和拟合度检验，以及它们在分析分类变量之间关系时的应用。我们将重点关注Chi-Square检验的假设、计算步骤以及结果的解读。 Fisher精确检验 (Fisher's Exact Test): 讲解此方法在处理小样本或期望频数过低时的替代方案，尤其在2x2列联表中。 秩相关性分析： Spearman秩相关系数 (Spearman's Rank Correlation Coefficient): 深入讲解如何度量两个变量之间单调关系的强度和方向，以及它如何避免对变量分布的严格假设。 Kendall秩相关系数 (Kendall's Rank Correlation Coefficient): 介绍Kendall's tau作为另一种衡量等级相关性的指标，并讨论其与Spearman系数的差异与联系。 非参数回归与平滑技术： 核密度估计 (Kernel Density Estimation, KDE): 详细讲解KDE如何用于估计概率密度函数，以及其在探索数据分布、识别模式和异常值方面的作用。我们将讨论不同核函数的选择及其对估计结果的影响。 局部加权散点平滑 (Locally Weighted Scatterplot Smoothing, LOESS/LOWESS): 介绍LOESS如何通过局部加权多项式回归来平滑数据，从而揭示变量之间的非线性关系，而无需指定全局模型。 样条平滑 (Spline Smoothing): 探讨样条函数在曲线拟合中的应用，以及如何通过调整平滑参数来控制曲线的平滑度。 聚类分析的非参数方法： 分层聚类 (Hierarchical Clustering) 与划分聚类 (Partitioning Clustering) 的非参数视角： 讨论这些方法在无需预设类别数量或分布假设的情况下，对数据进行分组的原理。我们将重点关注距离度量、连接准则的选择，以及如何解释聚类结果。 第三部分：高级非参数方法与模型 本部分将进一步拓展非参数统计学的应用范围，介绍一些更高级、更具挑战性的方法，并探讨其在复杂数据分析中的潜力。 置换检验 (Permutation Tests): 深入讲解置换检验的原理，它如何通过随机重排数据来构建零分布，从而进行精确的假设检验，尤其适用于样本量较小或难以计算理论分布的情况。 自举法 (Bootstrap Methods): 详细介绍自举法的核心思想，即通过重抽样来估计统计量的抽样分布，并由此获得置信区间或进行假设检验。我们将探讨其在参数和非参数统计中的广泛应用。 分位数回归 (Quantile Regression): 阐述分位数回归如何超越均值回归，提供对数据条件分布的更全面理解，尤其适用于分析因变量的分布随协变量变化而变化的场景。 生存分析的非参数方法： Kaplan-Meier生存函数估计 (Kaplan-Meier Survival Function Estimation): 详细讲解如何估计生存时间分布，以及Kaplan-Meier曲线的构建和解读。 Log-rank检验 (Log-rank Test): 介绍用于比较两组或多组生存函数之间是否存在显著差异的非参数检验。 第四部分：实际应用案例与软件实现 理论与实践相结合是本书的另一大亮点。本部分将通过丰富多样的实际案例，展示非参数统计方法在不同领域的应用，并指导读者如何利用主流统计软件实现这些分析。 案例研究： 医学与生物统计： 分析临床试验数据、基因组学数据、流行病学研究等。 社会科学： 探索问卷调查数据、经济学数据、心理学研究等。 工程与质量控制： 分析产品性能数据、过程控制数据等。 环境科学： 研究气候变化数据、生态系统监测数据等。 金融与商业分析： 探索股票市场数据、客户行为数据等。 软件实现指南： R语言 (R Language): 提供详细的代码示例，演示如何在R中实现各种非参数统计方法，包括常用包的使用。 Python (with SciPy, Statsmodels, Scikit-learn): 介绍如何利用Python生态系统中强大的统计和机器学习库来执行非参数分析。 SAS / SPSS (可选): （如果内容涉及，此处可简要提及） 本书的独特价值： 理论的严谨性与方法的实用性并重： 既有对统计学原理的深刻阐释，又有指导实际操作的清晰步骤。 覆盖范围广，深度适中： 既有基础的非参数检验，也有前沿的回归和模型技术。 丰富的实例与代码支持： 帮助读者将理论知识转化为实际分析能力。 面向广泛的读者群体： 适合统计学专业学生、跨学科研究者、数据科学家以及任何需要进行严谨统计分析的专业人士。 通过本书的学习，读者将能够更加自信地应对各种复杂的数据分析挑战，做出更明智、更可靠的统计推断。本书旨在帮助读者不仅理解“如何做”，更理解“为何要这样做”，从而真正掌握非参数统计学的强大力量。

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