第1章  基本概念

  1.1  基本统计知识

  1.2  总体和样本

  1.3  假设检验

  1.4  估计

  1.5  职业规范

  1.6  习题

第2章  非参数方法基础

  2.1  置换检验

  2.2  二项检验

  2.3  顺序统计量和秩

  2.4  数据探索

  2.5  非参数方法的效率

  2.6  计算机和非参数方法

  2.7  扩展阅读

  2.8  习题

第3章  单样本的位置推断

  3.1  范例的安排

  3.2  连续数据样本

  3.3  基于秩的中位数推断

  3.4  符号检验

  3.5  计分检验的应用

  3.6  检验比较及稳健性

  3.7  应用领域

  3.8  总结

  3.9  习题

第4章  其他单样本的推断

  4.1  数据的其他特征

  4.2  匹配样本分布

  4.3  二分数据的推断

  4.4  符号检验的推广

  4.5  随机游程检验

  4.6  角坐标数据

  4.7  应用领域

  4.8  总结

  4.9  习题

第5章  配对样本的方法

  5.1  配对的比较

  5.2  一个不常见的符号检验的应用

  5.3  势函数和样本量

  5.4  应用领域

  5.5  总结

  5.6  习题

第6章  两个独立样本的方法

  6.1  中心位置的检验和估计

  6.2  中位数检验

  6.3  正态计分检验

  6.4  同方差的检验

  6.5  共同分布的检验

  6.6  势函数和样本量

  6.7  应用领域

  6.8  总结

  6.9  习题

第7章  多样本的基本检验

  7.1  与参数方法的比较

  7.2  独立样本的中心位置检验

  7.3  Friedman、Quade和Page检验

  7.4  二元响应数据

  7.5  异方差检验

  7.6  一些其他的考虑

  7.7  应用领域

  7.8  总结

  7.9  习题

第8章  结构化数据的分析

  8.1  因素的处理结构

  8.2  平衡的2×2因素结构

  8.3  交互作用的本质

  8.4  交互作用的其他处理方法

  8.5  交叉试验

  8.6  单独和多重比较

  8.7  应用领域

  8.8  总结

  8.9  习题

第9章  生存数据分析

  9.1  生存数据的主要特点

  9.2  调整的Wilcoxon检验

  9.3  原始分排序和对数秩转化

  9.4  顺序数据的中位数检验

  9.5  检验的选择

  9.6  应用领域

  9.7  总结

  9.8  习题

第10章  相关性和一致性

  10.1  两个变量之间的相关性

  10.2  多个变量的秩

  10.3  一致性分析

  10.4  应用领域

  10.5  总结

  10.6  习题

第11章  二维线性回归

  11.1  直线的拟合

  11.2  应用领域

  11.3  总结

  11.4  习题

第12章  分类数据

  12.1  分类和计数

  12.2  定性属性的分类

  12.3  有序的分类数据

  12.4  离散数据的拟合检验

  12.5  McNemar检验的推广

  12.6  应用领域

  12.7  总结

  12.8  习题

第13章  分类数据的关联性分析

  13.1  关联性的分析

  13.2  列联表的一些模型

  13.3  合并和拆分表

  13.4  一个法律困境

  13.5  势

  13.6  应用领域

  13.7  总结

  13.8  习题

第14章  稳健估计

  14.1  当假设不成立时

  14.2  离群点及其影响

  14.3  重抽样的方法

  14.4  Ｍ估计和其他稳健估计

  14.5  应用领域

  14.6  总结

  14.7  习题

第15章  现代非参数方法

  15.1  重点的转移

  15.2  密度函数的估计

  15.3  回归

  15.4  Logistic回归

  15.5  多元数据

  15.6  针对大型数据的新方法

  15.7  集群之间的相关性

  15.8  总结

  15.9  习题

附录1

附录2

参考文献

索引