第1章 導(dǎo)論
1.1測(cè)量的層次
1.2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)基本思想回顧
1.3非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法
1.4經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
1.5大樣本近似時(shí)的連續(xù)性修正
1.6功效函數(shù)和檢驗(yàn)的漸近相對(duì)效率

第2章 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
2.1符號(hào)檢驗(yàn)
2.2 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
2.3 游程檢驗(yàn)
2.4 皮爾遜χ2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

第3章 兩樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
3.1 兩個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
3.2 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
3.3 尺度檢驗(yàn)

第4章 多樣本非參數(shù)檢驗(yàn)
4.1 Cochran Q檢驗(yàn)及多重比較
4.2 Friedman檢驗(yàn)及多重比較
4.3 Kruskal-Wallis檢驗(yàn)及多重比較

第5章 非參數(shù)相關(guān)性度量
5.1斯皮爾曼秩相關(guān)
5.2肯德?tīng)栔认嚓P(guān)
5.3霍夫丁獨(dú)立性檢驗(yàn)

第6章 二維列聯(lián)表

6.1列聯(lián)分析的基本問(wèn)題
6.2二維列聯(lián)表中的χ2檢驗(yàn)
6.3 PRE準(zhǔn)則下二維列聯(lián)表的相關(guān)性度量

第7章 高維列聯(lián)表與對(duì)數(shù)線性模型
7.1三維列聯(lián)表及其命名法
7.2三維列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)
7.3對(duì)數(shù)線性模型

第8章 基于經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的方法
8.1非參數(shù)Bootstrap
8.2 Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)
8.3 Kaplan-Meier估計(jì)與對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)

第9章 概率密度函數(shù)的估計(jì)
9.1直方圖與概率密度函數(shù)
9.2核密度估計(jì)
9.3概率密度的樣條估計(jì)


第10章 非參數(shù)回歸
10.1 基本思想
10.2 一元核回歸
10.3 一元樣條方法
10.4 可加模型

參考文獻(xiàn)