应用非参数统计方法（注释版 原书第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 彼得·斯普伦特（Peter Sprent），[英] 尼格尔 C.斯密顿（Nigel C. Sme 著，褚挺进 注

图书标签:

• 非参数统计
• 统计学
• 数据分析
• 医学统计
• 生物统计
• SPSS
• R语言
• 统计方法
• 第四版
• 注释版

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111484073

版次：1

商品编码：11644953

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外实用统计丛书

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：530

编辑推荐

适读人群 ：大学生，大学教师

　　《应用非参数统计方法（注释版·原书第4版）》为英文版本，由人民大学一线任课老师在每章前辅助中文导读。

内容简介

　　非参数统计是统计学中的一个重要分支，也是数据分析的一个重要工具。它的一个重要特点是并不假设数据服从某个特定的分布，而是通过已有的数据去进行分析。相较于其他统计方法，非参数的统计更加稳健，有更好的适用性。
　　《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》是一本国外经典的教材，该书主要介绍了传统的非参数统计方法，例如单样本的推断、多样本的推断，配对数据的分析等。此外，在本书的最后也介绍了现代的非参数统计方法，例如非参数的密度估计。书中通过将基础理论与实际例子相结合的办法，讲解了不同统计方法的优点和不足，给研究人员在实际问题中选择合适的方法提供了参考。
　　《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》可作为统计专业本科高年级学生或者研究生的教材，也可以作为专业人员非参数统计的工具书。

作者简介

　　彼得·斯普伦特（Peter Sprent），是苏格兰邓迪大学退休的统计教授。他在塔斯马尼亚大学作为学生时，就被研究非参数方法的先驱EJG皮特曼引荐。他善于借助计算机程序来进行数据分析，使得非参数统计的各种方法实现成为可能。

　　尼格尔 C.斯密顿（Nigel C.Smeeton），是英国赫特福德大学社区保障研究中心的社会统计学专家。他专注非参数统计在医疗中的应用和教学30余年，同时他也是伦敦国王学院的荣誉讲师。

内页插图

目录

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
7.3Friedman、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
12.5McNemar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
14.4Ｍ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
15.4Logistic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
附录
参考文献
索引

前言/序言

　　《应用非参数统计方法》第1版出版于1989年，随着基础计算技术的飞速发展，尤其是关于精确置换检验的计算的进步，在1993年出版了第2版，第3版出版于2001年，第3版不但包括了计算技术的进一步发展，也包括了非参数方法的发展，同时考虑了使用这些非参数方法并将其应用于数据预处理、稳健估计和半参数方法中去。近年来，尤其在使用计算密集的方法去处理较难的分析问题和大型数据方面，这一做法得到了进一步的加强。
　　第4版不但包括了这些新的发展，而且保留了那些得到读者和专家正面评价的特点和内容。非参数方法是统计分析的基本方法，但是对数据的采集和分析的解释也需要统计学家的参与。在第3版中，我们认为在主流的本科非参数统计课程中，上面提到的有些内容并没有得到应有的重视。
　　关于本书，我们在介绍单纯的方法描述和详细的定理说明之间采取了一个折中的方法，即对一些关键的实际观点用例子进行解释，在保证读者可以较好地理解方法的适用范围和局限性的基础上，尽可能少地使用数学知识。我们编写此书有两个目标。第一个目标是为具有本科水平但初次接触“非参数统计方法”课程的读者提供一本教材。该课程可以作为统计专业的主流课程，也可以是服务于其他专业的课程。第二个目标是为专业人员、管理者、研发人员、咨询师和其他领域的读者提供一本可读的介绍基本方法的书籍。上述读者中的很多人可能具备一些基本的统计知识，但对非参数方法的了解有限，同时他们觉得这些方法在实际工作中很有
　　用。我们采用的编写形式使得这本书不但适合作为教材，同时也适合作为参考书。
　　为了实现这一目标，本书更侧重于方法的广度而不是深度。我们认为在入门阶段这是一个很好的方法。当读者对非参数统计有了一个全面的了解后，才可能进一步学习某个感兴趣的方法。因为每个人感兴趣的领域都不同，第二阶段比较适合于采用参加特定的课程或者阅读特定领域的有深度的专业文献的方法。在本书中，我们会给出本书的参考文献，在那里可以找到对很多主题更有深度的讨论。之前版本中受欢迎的特点在本版本中得到了保留，其中包括大部分例子都有一个规范的结构，有潜在应用领域的列表和在每章结尾的一些练习。在第4版中，内容被重新安排了顺序，并添加了新内容。之前版本中的第1章被分为两章，接下来的章节号也相应地进行了调整。新的第1章对一些相关的统计概念进行了总结，新的第2章介绍了非参数的基本思想。新的第3~7章大致介绍了之前版本的第2~6章，但在重点方面进行了很多调整并把很多试验设计的内容放到了新的第8章，对关于生存数据的内容进行了扩展并放到了新的第9章。在新的第8章中，试验设计，尤其是关于因素处理的内容，囊括了最新的研究成果。新的第10~14章是对上版第7~11章的修改。在第4版中，第15章是新添加的，介绍了一些比较重要的非参数统计的现代发展，其中大部分的应用对计算要求较高。与之前的版本相同，本版中没有包括非参数方法相关的分位数与临界值表。现代软件使得这些表格有些多余，那些需要使用这些表的读者可以在很多标准统计表中找到它们，参考文献中给出这些特殊表格的相关参考书。附录2给出了一些习题的解答。

《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》：解锁数据分析的强大武器，拥抱无需数据分布假设的统计思维 您是否曾因数据不符合正态分布而对传统的参数统计方法望而却步？是否渴望在分析过程中拥有更大的灵活性，能够处理各种类型、各种来源的数据，并得出更具鲁棒性的结论？那么，《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》将是您不可或缺的工具书。本书深入浅出地介绍了非参数统计的丰富理论与广泛应用，为读者提供了一套强大的数据分析框架，尤其适用于那些无法满足参数统计严格前提条件的数据集。 为何选择非参数统计？ 在统计学的世界里，参数统计方法（如 t 检验、ANOVA、回归分析等）因其强大的统计效力和简洁的计算过程而备受青睐。然而，这些方法往往建立在对数据分布的严格假设之上，最常见的便是正态性假设。当现实世界中的数据——无论是来自社会科学、医学、环境科学、工程领域，还是金融市场——常常呈现出偏态、峰度异常，甚至含有离群值时，参数方法的可靠性便大打折扣。 非参数统计方法，也被称为“无分布统计”或“秩统计”，恰恰解决了这一难题。它们的核心优势在于，不要求数据来自特定的概率分布。这意味着，无论您的数据是偏态的、是排序的、是二元的，甚至是定性的，非参数统计都能为您提供严谨的分析工具。它赋予您更大的自由度，让您能够直接从观察到的数据中提取信息，而不是被预设的分布模型所束缚。这使得非参数方法在处理小样本、分布未知或混合分布的数据时尤为有效，并且其结果往往更易于解释，更具实际意义。 本书为您带来的核心价值： 《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》并非仅仅罗列各种非参数检验方法，而是致力于构建一个完整的知识体系，帮助您理解非参数统计的原理、适用场景以及如何灵活运用。本书的特色在于： 系统性理论阐述： 从基础概念出发，循序渐进地讲解非参数统计的核心思想，如秩的概念、秩变换的意义，以及各种检验统计量的构造原理。您将深刻理解为何这些方法能够在不依赖分布假设的情况下依然有效。 全面的方法覆盖： 本书系统介绍了各类常用的非参数统计方法，涵盖了从单样本、两样本到多样本的比较，从独立样本到配对样本的检验，以及相关的秩相关和回归分析。例如： 单样本检验： Wilcoxon符号秩检验、符号检验等，用于评估单一样本的中心位置是否与某个特定值显著不同。 两独立样本检验： Mann-Whitney U 检验（也称 Wilcoxon 秩和检验），这是最经典的非参数检验之一，用于比较两个独立样本的中位数是否存在差异，而无需假设数据服从正态分布。 两配对样本检验： Wilcoxon 符号秩检验，用于比较配对数据的差异，在例如前后测量、对照组与实验组的匹配设计中非常实用。 k 独立样本检验： Kruskal-Wallis H 检验，作为单因素方差分析（ANOVA）的非参数替代，用于比较三个或更多独立样本的中位数是否存在显著差异。 k 配对样本检验： Friedman 秩检验，作为重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的非参数替代，用于比较同一个体在多个不同处理条件下的测量值是否存在差异。 秩相关分析： Spearman 秩相关系数、Kendall 秩相关系数，用于衡量两个变量之间的单调关系强度和方向，尤其适用于非线性关系或数据不服从正态分布的情况。 非参数回归： LOESS（局部回归）等方法，提供了一种灵活的拟合技术，能够捕捉数据中的非线性趋势，并且对异常值不敏感。 丰富的实例应用： 理论知识的掌握离不开实际操作。本书大量引用来自不同学科领域的真实案例，详细展示了如何将非参数统计方法应用于解决实际问题。通过这些案例，您将学会如何根据研究问题和数据特点选择最合适的非参数检验，如何解释检验结果，以及如何将其转化为有意义的结论。 注释版（原书第4版）的独特优势： 本书作为“注释版”，在原书第4版的基础上，通常会提供更详尽的解释、补充材料、历史背景，或者对某些方法的精细化说明。这使得读者不仅能掌握方法本身，更能深入理解其背后的逻辑和演进。它可能还包含对计算细节、软件实现提示，或对不同方法之间细微差别的进一步阐述，极大地提升了学习的深度和广度。 软件实现指导： 现代统计分析离不开统计软件的支持。本书通常会结合主流统计软件（如 R, SPSS, SAS, Python 等）提供相应的操作指南和代码示例，帮助您将书中的理论知识转化为实际的计算机操作，快速高效地完成数据分析。 谁将从本书中受益？ 无论您是统计学领域的学生、研究人员，还是希望提升数据分析能力的从业者，《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》都将是您的得力助手： 学生： 深入理解统计学理论，掌握分析各种数据的通用方法，为未来的学术研究打下坚实基础。 科研人员： 在生命科学、医学、心理学、教育学、社会学、环境科学等领域，处理非正态分布数据，得出更可靠的研究结论。 数据分析师/科学家： 拓展分析工具箱，应对更广泛的数据类型和分析挑战，提高数据驱动决策的准确性。 任何需要分析数据的人： 如果您在工作中经常面对不符合理想分布的数据，或者需要更稳健、更灵活的统计分析方法，本书将为您提供所需的知识和技能。 拥抱更自由、更强大的数据分析： 在数据日益增长和复杂化的今天，掌握非参数统计方法已成为一项核心竞争力。《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》将引导您走出参数统计的局限，用一种更具普适性和鲁棒性的方式来理解和分析数据。它将帮助您提升分析的灵活性、结论的可靠性，最终在数据分析的道路上走得更远、更稳健。 现在，就开始您的非参数统计之旅，解锁数据背后更深层次的洞察！

评分☆☆☆☆☆

对于我这种在学术研究一线摸爬滚打多年的人来说，统计工具的选择，往往决定了研究的成败。《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》这本书，可以说是真正填补了我学术生涯中的一个重要空白。在许多研究领域，特别是社会科学、医学、环境科学等，我们经常会遇到数据质量不高、分布不均，或者样本量偏小的情况。这时候，传统的参数统计方法往往会显得力不从心，甚至给出误导性的结果。非参数统计方法，则是在这种情况下应运而生的“救世主”。这本书的“注释版”和“原书第4版”的标签，让我对它的权威性和深度充满了期待。翻开书，我立刻被其内容的广度和深度所震撼。书中不仅详细介绍了各种经典的非参数检验，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Friedman检验等，还对这些方法的原理、适用条件、优缺点进行了深入的分析。我尤其欣赏书中对“秩”这一概念的细致阐述，这使得我能够从根本上理解非参数方法的逻辑。更重要的是，书中提供了大量的实践案例，这些案例都非常贴近实际研究，让我能够清晰地看到如何将这些理论方法应用到具体的研究问题中，并且如何解读和报告分析结果。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学一直怀有浓厚的兴趣，但同时又饱受参数统计方法在数据前提条件上的苛刻折磨。《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》这本书，恰好满足了我对于更灵活、更普适的统计方法的追求。这本书的内容，给我带来了前所未有的清晰度和深刻理解。它不仅仅是简单地罗列了各种非参数检验的公式和步骤，而是深入挖掘了每种方法背后的统计思想和逻辑。我尤其赞赏书中对“秩次”概念的深入剖析，它让我明白了为什么非参数方法在处理非正态分布、偏态数据时如此有效。书中提供的“注释版”内容，更是如虎添翼，那些对于初学者可能略显晦涩的数学推导，在注释的引导下变得清晰易懂，让我能够深入理解方法的底层逻辑，而不是仅仅停留在“知其然”的层面。而且，书中选取的案例都极具代表性，覆盖了从简单的两组比较到多组比较，再到涉及分类变量和连续变量的各种复杂情况。这使得我在阅读过程中，能够不断地将书中的知识与我自己的研究经验相结合，从而获得更深刻的理解和启示。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的统计学书籍，不应该仅仅停留在理论推导，更要关注方法的实际应用和结果解释。 《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》在这方面做得非常出色。《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》这本书，从我的角度来看，简直是为那些苦于处理不符合经典统计模型假设的数据的研究者量身定做的。我曾经因为研究中的数据分布问题，多次与参数检验的“红线”擦肩而过，不得不花费大量精力去尝试数据转换或者寻找更适合的非参数方法。这本书的内容，就像一盏明灯，指引我走出了困境。它不仅仅是简单地罗列了各种非参数检验，而是将这些检验有机地组织起来，形成了一个完整的知识体系。比如，在探讨独立样本的比较时，书中不仅详细介绍了Mann-Whitney U检验，还对比了Fisher精确检验的适用场景，并给出了如何根据样本量和数据类型来选择最合适方法的指导。这些细致的对比分析，对于我这样需要在实际工作中做出准确判断的人来说，至关重要。我特别喜欢书中对每个检验的“假设”和“备择假设”的清晰阐述，以及对“P值”和“置信区间”在非参数统计中的解释，让我能够更加准确地理解统计推断的含义。而且，注释版的设计，让我有机会深入了解那些在标准教材中可能被略过的细节，比如某些方法的计算细节背后的逻辑，或者某些特定条件下检验效力的细微差别，这些都极大地丰富了我的知识储备。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在某个特定领域（比如生物医学研究，或者社会科学调查）有多年实践经验的从业者，我对统计方法的实用性有着极高的要求。过去，我经常会花费大量时间去查阅各种文献，搜集零散的非参数检验的应用案例，并且常常因为对方法理解不够深入而导致在实际数据分析中出现偏差。而《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》的出现，无疑为我提供了一个集大成、系统化的学习平台。书中大量的案例分析，涵盖了不同学科的研究场景，这对我来说是极其宝贵的财富。作者在每个案例中，都详细地展示了如何识别适合使用非参数方法的数据特征，如何选择最恰当的检验，以及如何解读分析结果并将其转化为有意义的科学结论。我尤其欣赏书中在介绍每个检验时，都会讨论其检验效力（power）和一些潜在的局限性。这使得我对方法的理解更加全面和客观，避免了过度依赖某个方法而忽略了其潜在的不足。比如说，在讲解Kruskal-Wallis H检验时，书中不仅说明了它是ANOVA非参数版的替代，还详细比较了它与ANOVA在处理不同类型数据时的表现，以及在何种情况下Kruskal-Wallis H检验的效力会更高。这种细致的比较分析，对于我这种需要根据具体研究问题来选择最佳统计工具的人来说，简直是福音。而且，书中还提供了大量的R语言或Python等常用统计软件的实现代码片段，这极大地降低了实际操作的门槛，让我能够快速地将书中的理论应用到我的研究数据中，大大提高了我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对非参数统计的理解一直有些模糊，总觉得它像是参数方法的“补丁”，在参数方法失效的时候才被拉出来救场。然而，读了《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》之后，我的认知被彻底颠覆了。这本书让我深刻认识到，非参数统计方法本身就是一套独立且强大的统计理论体系，它拥有自己独特的逻辑和优势，并且在许多场景下，甚至比参数方法更具优势。书中对各种非参数检验的由来和发展历史的简要介绍，让我看到了非参数统计的演进过程，也更加理解了这些方法设计上的精妙之处。例如，在讲述Wilcoxon符号秩检验时，书中不仅阐述了它适用于配对样本的特点，还深入探讨了它如何利用秩次的排序来度量差异，以及它在处理等级数据和分布未知的数据时所展现出的强大生命力。我特别喜欢书中关于“秩次”这个概念的讲解，它通过非常形象的比喻和图示，让我能够直观地理解为什么秩次比原始数据本身更能反映数据间的相对大小关系，尤其是在数据存在极端值的情况下。而且，书中也并未回避非参数方法的一些缺点，例如在某些情况下，它可能不如参数方法那样有更高的检验效力，或者在解释参数估计值（如回归系数）方面不如参数方法直观。但正是这种客观的评价，让我能够更加理性地看待和应用这些方法，扬长避短。

评分☆☆☆☆☆

这本书《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》对于我来说，是一次对非参数统计方法的“重启”和“重塑”。过去，我对非参数统计的理解，主要停留在“万不得已”的选择上，总觉得它是一种“次优”的解决方案。然而，阅读了这本书后，我才真正认识到非参数统计的独特价值和强大之处。书中对各种非参数检验的原理、适用条件、以及在不同情境下的优缺点进行了详尽的阐述，这让我能够更加科学、合理地选择适合自己研究的统计方法。我特别喜欢书中对“秩次”的讲解，它通过非常直观的方式，让我理解了为什么非参数方法能够有效地处理不符合参数检验假设的数据。而“注释版”的设计，更是让我受益匪浅，那些隐藏在公式背后的数学推导和统计思想，在注释的引导下变得清晰明了，极大地加深了我对方法的理解。此外，书中丰富的案例分析，也为我提供了宝贵的实践指导。通过这些案例，我能够清晰地看到如何将非参数统计方法应用到实际研究中，如何解读分析结果，以及如何将这些结果转化为有意义的结论。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够系统性地梳理非参数统计方法，并且能够真正帮助我理解其精髓的书籍。《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》这本书，无疑满足了我的这一需求。这本书的讲解方式非常独特，它不仅仅是罗列公式和步骤，而是深入剖析了每种方法的统计思想和实际应用。我尤其喜欢书中对“秩次”的讲解，它以非常直观的方式，让我理解了非参数统计方法的核心原理。而且，“注释版”的设计，让我能够深入了解一些细节，这对于提升我对统计方法的理解至关重要。书中丰富的案例分析，也让我能够更好地将理论知识与实际应用相结合，从而更有效地解决我研究中遇到的问题。这本书的出版，为我提供了一个学习和掌握非参数统计方法的绝佳平台，我从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》给我带来的最大价值，在于它系统性地梳理了非参数统计的知识脉络，并且将这些理论与实际应用紧密结合。我是一名刚刚接触数据科学的初学者，一开始在面对海量的数据和各种各样的分析工具时，感到无从下手。参数统计固然重要，但很多时候，我发现我的数据并不总是那么“听话”，它们往往不服从正态分布，或者包含着让我头疼的异常值。这时候，我就像一个迷失在森林里的小孩，不知道该往哪里走。而这本书，就像一本详细的地图，为我指明了方向。它从最基础的概念讲起，循序渐进地介绍了各种非参数检验的原理和适用范围。我尤其喜欢书中对“秩”这个概念的讲解，它用非常形象的比喻，让我很快理解了为什么非参数方法如此强大，即使在数据不完美的情况下，也能得出可靠的结论。而且，书中提供的“注释版”内容，对于我这样的新手来说，就像是额外的“小灶”，那些深入的解释和背景信息，让我能够更深入地理解方法的精髓，而不仅仅是停留在“套公式”的层面。书中包含的案例也十分丰富，覆盖了各种实际应用场景，这让我能够看到非参数统计方法的强大生命力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在学术界混迹多年的研究者而言，寻找一本能够真正提升我统计分析能力的书籍，绝非易事。《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》这本书，可以说是我近几年来读过的最令人印象深刻的统计学著作之一。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，带领我深入探索非参数统计的奥秘。书中对各种非参数检验的讲解，既有严谨的理论推导，又不乏生动的实践指导。我尤其欣赏书中对“秩次”概念的深入剖析，它帮助我理解了非参数方法的核心逻辑，以及为何这些方法能够绕开对数据分布的严格假设。而“注释版”的设计，更是锦上添花，那些对于理解方法至关重要的细节和背景知识，在注释中得到了详细的阐释，让我在学习过程中少走了许多弯路。书中丰富的案例研究，更是让我醍醐灌顶，我能够清晰地看到非参数统计方法在实际研究中的强大应用，以及如何利用它们来解决那些参数统计方法难以处理的问题。

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这本书的名字就足以吸引我了，《应用非参数统计方法（注释版 原书第4版）》。我是一个长期在数据分析领域摸爬滚打的研究者，深知参数方法的局限性，尤其是在处理非正态分布、小样本或者包含异常值的数据时，参数方法往往显得力不从心。非参数统计，作为一种更具普适性的统计工具，一直是我关注的重点。而“注释版”和“原书第4版”这样的字眼，则传递出一种严谨和权威的信息，暗示着这本书不仅仅是理论的堆砌，更包含着作者对方法背后思想的深入剖析和实践指导。拿到这本书，我迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是清晰的目录，每个章节的标题都直指核心的应用场景，比如“独立样本的非参数检验”、“相关样本的非参数检验”、“方差分析的非参数方法”等等，这些都是我在日常工作中经常遇到的问题。更吸引我的是，书中对每一个方法的介绍都不仅仅是公式的罗列，而是从问题的提出、方法的原理、适用的条件、以及最终结果的解释，都有详尽的阐述。特别是那些“注释”部分，我感觉像是跟随着一位经验丰富的导师在旁指导，那些看似繁复的数学推导，在注释的引导下变得豁然开朗，很多我曾经困惑不解的细节，在这里都得到了醍醐灌顶的解答。例如，在讲解Mann-Whitney U检验时，书中不仅给出了公式，还花了相当篇幅解释了这个检验的核心思想是如何将秩次信息转化为检验统计量的，以及为什么它在数据不满足正态分布时仍然能够提供有效的推断。这种由浅入深，由表及里的讲解方式，让我能够真正理解方法的“为什么”，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。

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还没来得及看，应该很不错

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影印版，性价比还不错。

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