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《非參數統計方法》介紹了非參數統計的基本概念、總體特徵參數的非參數估計與檢驗方法、總體分布類型的估計與檢驗方法、非參數回歸方法以及極值統計方法等內容，側重于非參數統計思想的解讀和非參數統計方法的具體應用，理論嚴謹、實用性強，可作為高等院校理工科專業學生的必修或選修課教材，也可供實際統計工作者使用與參考。
目次
第一章 非參數統計的基本概念
第一節 非參數統計方法的主要特點
第二節 次序統計量及其分布
第三節 U統計量
第四節 秩統計量的概念
第五節 一些統計量的近似分布
第二章 非參數估計方法
第一節 總體分位數的估計
第二節 對稱中心的估計
第三節 位置差的估計
第三章 非參數檢驗方法
第一節 總體p分位數的檢驗
第二節 總體均值檢驗
第三節 兩樣本的比較
第四節 隨機性與獨立性檢驗
第五節 多總體的比較
第四章 總體分布類型的估計與檢驗
第一節 分布函數的估計與檢驗
第二節 概率密度估計
第五章 非參數回歸方法
第一節 權函數估計法
第二節 權函數與最小二乘法結合的使用方法
第六章 極值統計
第一節 極值的概率分布
第二節 極值的漸近分布類型
第三節 極值參數的估計
第四節 超值概率的估計
附表
表1 標準正態分布函數值表
表2 x分布的臨界值表
表3 Kolmognov分布函數表
表4 符號檢驗表
表5 兩樣本秩和檢驗表
表6 符號秩和檢驗表
表7 游程總數檢驗表
表8 游程長度檢驗表
表9 二項分布函數值表
表10 泊松(Poisson)分布表
表11 Smirnov檢驗的臨界值見p表
表12 Mann-Whitney-Wilcoxon檢驗臨界值表
表13 Kolmogonov檢驗臨界值表
表14 Gamma函數值表
表15 Ⅲ型漸近分布參數之間的關係
表16 標準極值變量s的分布函數值表
表17 極值的三類漸近分布
表18 Lieblein的次序統計統計量的加權值a和b(p≤0．90)
表19 Kendall-r相關係數檢驗臨界值表
參考文獻
第一節 非參數統計方法的主要特點
第二節 次序統計量及其分布
第三節 U統計量
第四節 秩統計量的概念
第五節 一些統計量的近似分布
第二章 非參數估計方法
第一節 總體分位數的估計
第二節 對稱中心的估計
第三節 位置差的估計
第三章 非參數檢驗方法
第一節 總體p分位數的檢驗
第二節 總體均值檢驗
第三節 兩樣本的比較
第四節 隨機性與獨立性檢驗
第五節 多總體的比較
第四章 總體分布類型的估計與檢驗
第一節 分布函數的估計與檢驗
第二節 概率密度估計
第五章 非參數回歸方法
第一節 權函數估計法
第二節 權函數與最小二乘法結合的使用方法
第六章 極值統計
第一節 極值的概率分布
第二節 極值的漸近分布類型
第三節 極值參數的估計
第四節 超值概率的估計
附表
表1 標準正態分布函數值表
表2 x分布的臨界值表
表3 Kolmognov分布函數表
表4 符號檢驗表
表5 兩樣本秩和檢驗表
表6 符號秩和檢驗表
表7 游程總數檢驗表
表8 游程長度檢驗表
表9 二項分布函數值表
表10 泊松(Poisson)分布表
表11 Smirnov檢驗的臨界值見p表
表12 Mann-Whitney-Wilcoxon檢驗臨界值表
表13 Kolmogonov檢驗臨界值表
表14 Gamma函數值表
表15 Ⅲ型漸近分布參數之間的關係
表16 標準極值變量s的分布函數值表
表17 極值的三類漸近分布
表18 Lieblein的次序統計統計量的加權值a和b(p≤0．90)
表19 Kendall-r相關係數檢驗臨界值表
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