●第1章 導論
1.1測量的層次
1.2統計檢驗基本思想回顧
1.3非參數統計方法
1.4經驗分布函數
1.5大樣本近似時的連續性修正
1.6功效函數和檢驗的漸近相對效率
第2章 單樣本非參數檢驗
2.1符號檢驗
2.2 Wilcoxon符號秩檢驗
2.3 遊程檢驗
2.4 皮爾遜χ2擬合優度檢驗
第3章 兩樣本非參數檢驗
3.1 兩個相關樣本的非參數檢驗
3.2 兩個獨立樣本的非參數檢驗
3.3 尺度檢驗
第4章 多樣本非參數檢驗
4.1 Cochran Q檢驗及多重比較
4.2 Friedman檢驗及多重比較
4.3 Kruskal-Wallis檢驗及多重比較
第5章 非參數相關性度量
5.1斯皮爾曼秩相關
5.2肯德爾秩相關
5.3霍夫丁獨立性檢驗
第6章 二維列聯表
6.1列聯分析的基本問題
6.2二維列聯表中的χ2檢驗
6.3 PRE準則下二維列聯表的相關性度量
第7章 高維列聯表與對數線性模型
7.1三維列聯表及其命名法
7.2三維列聯表的獨立性檢驗
7.3對數線性模型
第8章 基於經驗分布函數的方法
8.1非參數Bootstrap
8.2 Kolmogorov-Smirnov檢驗
8.3 Kaplan-Meier估計與對數秩檢驗
第9章 概率密度函數的估計
9.1直方圖與概率密度函數
9.2核密度估計
9.3概率密度的樣條估計
第10章 非參數回歸
10.1 基本思想
10.核回歸
10.樣條方法
10.4 可加模型
參考文獻

本書是在1996年出版的《非參數統計——方法與應用》基礎上修訂而成，是為統計學專業及需要進行數據分析的相關專業學生編寫的教材。本書介紹當前非參數統計方法的初步知識，結合應用講解方法要點，為學生進一步學習大數據分析打下扎實的基礎。介紹方法時，重視介紹統計思想，盡量避免數學推導，通過豐富的例題講解應用要點。本書的編寫目標是邏輯嚴密，結構清晰，內容豐富，容易理解。本書采用R語言實現，期望能夠幫助讀者提高動手能力。R可以讀取Excel、文本等格式的數據，本書的電子版數據均采用Excel格式給出，書中有些例題的R語言代碼是可讀取的文本格式，讀者可以根據自己的需要選取相應的數據格式。