《應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法（注釋版·原書(shū)第4版）》為英文版本，由人民大學(xué)一線(xiàn)任課老師在每章前輔助中文導(dǎo)讀。

　　非參數(shù)統(tǒng)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)重要分支，也是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要工具。它的一個(gè)重要特點(diǎn)是并不假設(shè)數(shù)據(jù)服從某個(gè)特定的分布，而是通過(guò)已有的數(shù)據(jù)去進(jìn)行分析。相較于其他統(tǒng)計(jì)方法，非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)更加穩(wěn)健，有更好的適用性。
　　《應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法（注釋版 原書(shū)第4版）》是一本國(guó)外經(jīng)典的教材，該書(shū)主要介紹了傳統(tǒng)的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，例如單樣本的推斷、多樣本的推斷，配對(duì)數(shù)據(jù)的分析等。此外，在本書(shū)的最后也介紹了現(xiàn)代的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，例如非參數(shù)的密度估計(jì)。書(shū)中通過(guò)將基礎(chǔ)理論與實(shí)際例子相結(jié)合的辦法，講解了不同統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)和不足，給研究人員在實(shí)際問(wèn)題中選擇合適的方法提供了參考。
　　《應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法（注釋版 原書(shū)第4版）》可作為統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)本科高年級(jí)學(xué)生或者研究生的教材，也可以作為專(zhuān)業(yè)人員非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的工具書(shū)。

　　彼得·斯普倫特（Peter Sprent），是蘇格蘭鄧迪大學(xué)退休的統(tǒng)計(jì)教授。他在塔斯馬尼亞大學(xué)作為學(xué)生時(shí)，就被研究非參數(shù)方法的先驅(qū)EJG皮特曼引薦。他善于借助計(jì)算機(jī)程序來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，使得非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的各種方法實(shí)現(xiàn)成為可能。

　　尼格爾 C.斯密頓（Nigel C.Smeeton），是英國(guó)赫特福德大學(xué)社區(qū)保障研究中心的社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)家。他專(zhuān)注非參數(shù)統(tǒng)計(jì)在醫(yī)療中的應(yīng)用和教學(xué)30余年，同時(shí)他也是倫敦國(guó)王學(xué)院的榮譽(yù)講師。

第1章基本概念
1.1基本統(tǒng)計(jì)知識(shí)
1.2總體和樣本
1.3假設(shè)檢驗(yàn)
1.4估計(jì)
1.5職業(yè)規(guī)范
1.6習(xí)題

第2章非參數(shù)方法基礎(chǔ)
2.1置換檢驗(yàn)
2.2二項(xiàng)檢驗(yàn)
2.3順序統(tǒng)計(jì)量和秩
2.4數(shù)據(jù)探索
2.5非參數(shù)方法的效率
2.6計(jì)算機(jī)和非參數(shù)方法
2.7擴(kuò)展閱讀
2.8習(xí)題

第3章單樣本的位置推斷
3.1范例的安排
3.2連續(xù)數(shù)據(jù)樣本
3.3基于秩的中位數(shù)推斷
3.4符號(hào)檢驗(yàn)
3.5計(jì)分檢驗(yàn)的應(yīng)用
3.6檢驗(yàn)比較及穩(wěn)健性
3.7應(yīng)用領(lǐng)域
3.8總結(jié)
3.9習(xí)題

第4章其他單樣本的推斷
4.1數(shù)據(jù)的其他特征
4.2匹配樣本分布
4.3二分?jǐn)?shù)據(jù)的推斷
4.4符號(hào)檢驗(yàn)的推廣
4.5隨機(jī)游程檢驗(yàn)
4.6角坐標(biāo)數(shù)據(jù)
4.7應(yīng)用領(lǐng)域
4.8總結(jié)
4.9習(xí)題

第5章配對(duì)樣本的方法
5.1配對(duì)的比較
5.2一個(gè)不常見(jiàn)的符號(hào)檢驗(yàn)的應(yīng)用
5.3勢(shì)函數(shù)和樣本量
5.4應(yīng)用領(lǐng)域
5.5總結(jié)
5.6習(xí)題

第6章兩個(gè)獨(dú)立樣本的方法
6.1中心位置的檢驗(yàn)和估計(jì)
6.2中位數(shù)檢驗(yàn)
6.3正態(tài)計(jì)分檢驗(yàn)
6.4同方差的檢驗(yàn)
6.5共同分布的檢驗(yàn)
6.6勢(shì)函數(shù)和樣本量
6.7應(yīng)用領(lǐng)域
6.8總結(jié)
6.9習(xí)題

第7章多樣本的基本檢驗(yàn)
7.1與參數(shù)方法的比較
7.2獨(dú)立樣本的中心位置檢驗(yàn)
7.3Friedman、Quade和Page檢驗(yàn)
7.4二元響應(yīng)數(shù)據(jù)
7.5異方差檢驗(yàn)
7.6一些其他的考慮
7.7應(yīng)用領(lǐng)域
7.8總結(jié)
7.9習(xí)題

第8章結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析
8.1因素的處理結(jié)構(gòu)
8.2平衡的2×2因素結(jié)構(gòu)
8.3交互作用的本質(zhì)
8.4交互作用的其他處理方法
8.5交叉試驗(yàn)
8.6單獨(dú)和多重比較
8.7應(yīng)用領(lǐng)域
8.8總結(jié)
8.9習(xí)題

第9章生存數(shù)據(jù)分析
9.1生存數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)
9.2調(diào)整的Wilcoxon檢驗(yàn)
9.3原始分排序和對(duì)數(shù)秩轉(zhuǎn)化
9.4順序數(shù)據(jù)的中位數(shù)檢驗(yàn)
9.5檢驗(yàn)的選擇
9.6應(yīng)用領(lǐng)域
9.7總結(jié)
9.8習(xí)題

第10章相關(guān)性和一致性
10.1兩個(gè)變量之間的相關(guān)性
10.2多個(gè)變量的秩
10.3一致性分析
10.4應(yīng)用領(lǐng)域
10.5總結(jié)
10.6習(xí)題

第11章二維線(xiàn)性回歸
11.1直線(xiàn)的擬合
11.2應(yīng)用領(lǐng)域
11.3總結(jié)
11.4習(xí)題

第12章分類(lèi)數(shù)據(jù)
12.1分類(lèi)和計(jì)數(shù)
12.2定性屬性的分類(lèi)
12.3有序的分類(lèi)數(shù)據(jù)
12.4離散數(shù)據(jù)的擬合檢驗(yàn)
12.5McNemar檢驗(yàn)的推廣
12.6應(yīng)用領(lǐng)域
12.7總結(jié)
12.8習(xí)題

第13章分類(lèi)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析
13.1關(guān)聯(lián)性的分析
13.2列聯(lián)表的一些模型
13.3合并和拆分表
13.4一個(gè)法律困境
13.5勢(shì)
13.6應(yīng)用領(lǐng)域
13.7總結(jié)
13.8習(xí)題

第14章穩(wěn)健估計(jì)
14.1當(dāng)假設(shè)不成立時(shí)
14.2離群點(diǎn)及其影響
14.3重抽樣的方法
14.4Ｍ估計(jì)和其他穩(wěn)健估計(jì)
14.5應(yīng)用領(lǐng)域
14.6總結(jié)
14.7習(xí)題

第15章現(xiàn)代非參數(shù)方法
15.1重點(diǎn)的轉(zhuǎn)移
15.2密度函數(shù)的估計(jì)
15.3回歸
15.4Logistic回歸
15.5多元數(shù)據(jù)
15.6針對(duì)大型數(shù)據(jù)的新方法
15.7集群之間的相關(guān)性
15.8總結(jié)
15.9習(xí)題
附錄
附錄
參考文獻(xiàn)
索引