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R語言是GNu繫統的一個自由、免費、源代碼開放 且功能強大的軟件，是一個用於統計計算和統計制圖 的優秀工具，因此開發和使用R語言對我國統計事業 的發展大有裨益。筆者柳向東根據十多年的教學經驗 認為，初學者隻要了解總體和樣本、隨機變量及分布 、統計量、檢驗和估計等統計學的最基本的內容，即 可看懂本書。《非參數統計--基於R語言案例分析》 的重點不在於對公式的推導和演算上，而是在對非參 數思想的理解和對實例的應用以及如何讀懂結果和評 價結果上。一旦掌握了R語言在非參數統計研究中的 運用，就會有一種遊刃有餘的感覺。 本書從問題背景與動機、方法引進、理論基礎、 計算機R語言實現以及應用實例等諸多方面來介紹非 參數方法，其內容包括：基於秩檢驗的符號檢驗、 wilcoxon檢驗、Kendall相關、列聯表、Kolmogorov ．Smirtnov檢驗、非參數密度估計和回歸等。本書在 強調實用性的同時，也突出了應用方法與理論相結合 。 本書可以作為非參數統計的教科書，同時筆者也 希望本書能夠成為查詢非參數統計中最有用方法的快 捷參考書，讀者可通過本書了解如何使用最常用的非 參數方法，並從中找到清晰的說明。

前言
1 統計推斷
1.1 總體、樣本與統計量
1.1.1 總體
1.1.2 樣本
1.1.3 目標總體與樣本總體
1.1.4 隨機樣本
1.1.5 多元隨機變量
1.1.6 度量尺度
1.1.7 統計量
1.1.8 順序統計量與秩
1.2 估計
1.2.1 經驗分布函數
1.2.2 估計量
1.2.3 標準誤差
1.2.4 無偏估計量
1.2.5 漸近置信區間
1.2.6 自助法
1.2.7 一般參數估計
1.2.8 生存函數
1.2.9 Kaplan—Meier估計
1.3 假設檢驗
1.3.1 臨界域
1.3.2 錯誤類型
1.3.3 顯著性水平
1.3.4 零分布
1.3.5 功效
1.3.6 檢驗的p值
1.3.7 計算機輔助
1.3.8 假設檢驗的性質
1.3.9 無偏檢驗
1.3.10 相合檢驗
1.3.11 相對效率
1.3.12 漸近相對效率
1.3.13 保守檢驗
1.4 非參數統計評述
1.4.1 使用優良方法
1.4.2 參數方法 .
1.4.3 穩健方法
1.4.4 非參數方法
1.4.5 漸近分布自由
1.4.6 非參數的定義
復習題
思考題
2 符號檢驗
2.1 二項檢驗與p值的估計
2.1.1 二項檢驗
2.1.2 概率或總體比例的置信區間
2.2 分位數檢驗與x2 的估計
2.2.1 分位數檢驗
2.2.2 分位數的置信區間
2.3 符號檢驗的一些變形
2.3.1 改變顯著性檢驗
2.3.2 Cox—Stuart趨勢性檢驗
案例分析
R語言代碼示例
復習題
3 關於秩的位置、尺度和相關性檢驗
3.1 單樣本模型
3.1.1 Wi.1eoxon符號秩模型
3.1.2 正態記分模型
3.1.3 遊程檢驗模型
3.2 兩樣本模型
3.2.1 Brown-Moodr中位數檢驗
3.2.2 wileoxon秩和檢驗
3.2.3 兩樣本尺度參數的檢驗
3.3 多樣本模型
3.3.1 多個獨立樣本
3.3.2 多個相關樣本
3.3.3 平衡的不**區組設計
3.3.4 多樣本尺度參數的檢驗
3.4 秩相關性與非參數線性回歸
3.4.1 Spearman秩相關檢驗
3.4.2 Kendall г相關檢驗
3.4.3 Theil回歸方法
3.4.4 *小中位數二乘回歸方法
案例分析
復習題
4低維和高維列聯表
4.1低維列聯表
4.1.1 2×2列聯表
4.1.2 r×c列聯表
4.1.3中位數檢驗
4.1.4相依性度量
4.2高維列聯表及應用
案例分析
復習題
5 Kolmogorov-Smimo~r型統計量與分布檢驗
5.1 Kolmogorov單樣本分布檢驗
5.1.1 Kolmogorov擬合優度檢驗
5.1.2 F*(x)為離散時，一種計算**p值的方法
5.1.3 總體分布函數的置信界
5.2 分布族的擬合優度檢驗
5.2.1 I,illiefors正態性檢驗
5.2.2 指數分布的Lilliefors檢驗
5.2.3 Shapiro—Wilk正態性檢驗
5.3 兩組獨立樣本的檢驗
5.3.1 Smirnov檢驗
5.3.2 Cramer一yon Mises兩樣本檢驗
思考題
復習題
6 非參數回歸
6.1 非參數密度估計
6.1.1 直方圖
6.1.2 核密度估計
6.1.3 K近鄰估計
6.2 非參數回歸
6.2.1 核估計回歸
6.2.2 K近鄰權回歸
6.3 其他非參數回歸方法簡介
6.3.1 局部多項式估計
6.3.2 局部加權描點光滑
6.3.3 樣條光滑回歸
6.3.4 Friedman超光滑回歸
6.3.5 傅裡葉級數光滑估計
6.3.6 小波估計
案例分析
復習題
附錄(本章代碼)
7 R語言
7.1 R語言簡介
7.2 R語言和統計
7.3 R語言的啟動和退出
7.4 R語言的幫助繫統
7.5 R語言的算術運算
7.6 向量的基本操作
7.7 向量的運算
7.8 向量的邏輯運算
7.9 復雜的數據結構
7.9.1 矩陣的操作和運算
7.9.2 數組
7.9.3 數據框架
7.9.4 列表
7.10 數據處理
7.10.1 讀入數據
7.10.2 編寫函數
7.10.3 常用統計函數
7.11 R語言的圖形功能
7.11.1 基本命令
7.11.2 多圖顯示
7.11.3 直方圖
7.11.4 正態概率QQ圖
7.11.5箱 尾圖
復習題
參考文獻