第一章 引言

1.1统计的实践

1.2关于非参数统计

1.3假设检验及置信区间的回顾

1.4x2检验简单回顾

1.4.1基于随机化模型的x2检验

1.4.2关于离散分布的列联表x2检验

1.5熟悉手中的数据和数据变换

1.6渐近相对效率（ARE）、局部最优势（LMP）检验

1.7顺序统计量，秩，线性秩统计量及正态记分

1.8计算机统计软件的应用

1.9习题

第二章 单样本问题

2.1广义符号检验和有关的置信区间

2.1.1广义符号检验：对分位点进行的检验

2.1.2基于符号检验的中位数及分位点的置信区间

2.2 Wilcoxon符号秩检验，点估计和区间估计

2.2.1 Wilcoxon符号秩检验

2.2.2基于Wilcoxon符号秩检验的点估计和置信区间

2.3正态记分检验

2.4 Cox-Stuart趋势检验

2.5关于随机性的游程检验

2.6习题

第三章 两样本数据

3.1两样本和多样本的Brown-Mood中位数检验

3.2 Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验及有关置信区间

3.2.1 Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验

3.2.2 Mx-MY的点估计和区间估计

3.3正态记分检验

3.4成对数据的检验

3.5 McNemar检验

3.6 Cohen’s Kappa系数

3.7习题

第四章 多样本数据

4.1 Kruskal-Wallis秩和检验

4.2正态记分检验

4.3 Jonckheere-Terpstra检验

4.4区组设计数据分析回顾

4.5完全区组设计：Friedman秩和检验

4.6 Kendall协同系数检验

4.7完全区组设计：关于二元响应的Cochran检验

4.8完全区组设计：Page检验

4.9不完全区组设计：Durbin检验

4.10习题

第五章 尺度检验

5.1两独立样本的Siegel-Tukey方差检验

5.2两样本尺度参数的Mood检验

5.3两样本及多样本尺度参数的Ansari-Bradley检验

5.4两样本及多样本尺度参数的Fligner-Killeen检验

5.5两样本尺度的平方秩检验

5.6多样本尺度的平方秩检验

5.7习题

第六章 相关和回归

6.1 Spearman秩相关检验

6.2 Kendall T相关检验

6.3 Goodman-Kruskal’s γ相关检验

6.4 Somers’ d相关检验

6.5 Theil非参数回归和几种稳健回归

6.6习题

第七章 分布检验和拟合优度x2检验

7.1 Kolmogorov-Smirnov单样本检验及一些正态性检验

7.1.1 Kolmogorov-Smirnov单样本分布检验

7.1.2关于正态分布的一些其他检验和相应的R程序

7.2 Kolmogorov-Smirnov两样本分布检验

7.3 Pearsonx2拟合优度检验

7.4习题

第八章 列联表

8.1二维列联表的齐性和独立性的x2检验

8.2低维列联表的Fisher精确检验

8.3两个比例的比较

8.4 Cochran-Mantel-Haenszel估计

8.5对数线性模型与高维列联表的独立性检验简介

8.5.1处理三维表的对数线性模型

8.5.2假设检验和模型的选择

8.6习题

第九章 非参数密度估计和非参数回归简介

9.1非参数密度估计

9.1.1一元密度估计

9.1.2多元密度估计

9.2非参数回归

第十章 稳健统计方法简介

附表

参考文献