應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 彼得·斯普倫特（Peter Sprent），[英] 尼格爾 C.斯密頓（Nigel C. Sme 著，褚挺進 注

圖書標籤:

• 非參數統計
• 統計學
• 數據分析
• 醫學統計
• 生物統計
• SPSS
• R語言
• 統計方法
• 第四版
• 注釋版

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111484073

版次：1

商品編碼：11644953

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國外實用統計叢書

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：530

編輯推薦

適讀人群 ：大學生，大學教師

　　《應用非參數統計方法（注釋版·原書第4版）》為英文版本，由人民大學一綫任課老師在每章前輔助中文導讀。

內容簡介

　　非參數統計是統計學中的一個重要分支，也是數據分析的一個重要工具。它的一個重要特點是並不假設數據服從某個特定的分布，而是通過已有的數據去進行分析。相較於其他統計方法，非參數的統計更加穩健，有更好的適用性。
　　《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》是一本國外經典的教材，該書主要介紹瞭傳統的非參數統計方法，例如單樣本的推斷、多樣本的推斷，配對數據的分析等。此外，在本書的最後也介紹瞭現代的非參數統計方法，例如非參數的密度估計。書中通過將基礎理論與實際例子相結閤的辦法，講解瞭不同統計方法的優點和不足，給研究人員在實際問題中選擇閤適的方法提供瞭參考。
　　《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》可作為統計專業本科高年級學生或者研究生的教材，也可以作為專業人員非參數統計的工具書。

作者簡介

　　彼得·斯普倫特（Peter Sprent），是蘇格蘭鄧迪大學退休的統計教授。他在塔斯馬尼亞大學作為學生時，就被研究非參數方法的先驅EJG皮特曼引薦。他善於藉助計算機程序來進行數據分析，使得非參數統計的各種方法實現成為可能。

　　尼格爾 C.斯密頓（Nigel C.Smeeton），是英國赫特福德大學社區保障研究中心的社會統計學專傢。他專注非參數統計在醫療中的應用和教學30餘年，同時他也是倫敦國王學院的榮譽講師。

內頁插圖

目錄

第1章基本概念
1.1基本統計知識
1.2總體和樣本
1.3假設檢驗
1.4估計
1.5職業規範
1.6習題

第2章非參數方法基礎
2.1置換檢驗
2.2二項檢驗
2.3順序統計量和秩
2.4數據探索
2.5非參數方法的效率
2.6計算機和非參數方法
2.7擴展閱讀
2.8習題

第3章單樣本的位置推斷
3.1範例的安排
3.2連續數據樣本
3.3基於秩的中位數推斷
3.4符號檢驗
3.5計分檢驗的應用
3.6檢驗比較及穩健性
3.7應用領域
3.8總結
3.9習題

第4章其他單樣本的推斷
4.1數據的其他特徵
4.2匹配樣本分布
4.3二分數據的推斷
4.4符號檢驗的推廣
4.5隨機遊程檢驗
4.6角坐標數據
4.7應用領域
4.8總結
4.9習題

第5章配對樣本的方法
5.1配對的比較
5.2一個不常見的符號檢驗的應用
5.3勢函數和樣本量
5.4應用領域
5.5總結
5.6習題

第6章兩個獨立樣本的方法
6.1中心位置的檢驗和估計
6.2中位數檢驗
6.3正態計分檢驗
6.4同方差的檢驗
6.5共同分布的檢驗
6.6勢函數和樣本量
6.7應用領域
6.8總結
6.9習題

第7章多樣本的基本檢驗
7.1與參數方法的比較
7.2獨立樣本的中心位置檢驗
7.3Friedman、Quade和Page檢驗
7.4二元響應數據
7.5異方差檢驗
7.6一些其他的考慮
7.7應用領域
7.8總結
7.9習題

第8章結構化數據的分析
8.1因素的處理結構
8.2平衡的2×2因素結構
8.3交互作用的本質
8.4交互作用的其他處理方法
8.5交叉試驗
8.6單獨和多重比較
8.7應用領域
8.8總結
8.9習題

第9章生存數據分析
9.1生存數據的主要特點
9.2調整的Wilcoxon檢驗
9.3原始分排序和對數秩轉化
9.4順序數據的中位數檢驗
9.5檢驗的選擇
9.6應用領域
9.7總結
9.8習題

第10章相關性和一緻性
10.1兩個變量之間的相關性
10.2多個變量的秩
10.3一緻性分析
10.4應用領域
10.5總結
10.6習題

第11章二維綫性迴歸
11.1直綫的擬閤
11.2應用領域
11.3總結
11.4習題

第12章分類數據
12.1分類和計數
12.2定性屬性的分類
12.3有序的分類數據
12.4離散數據的擬閤檢驗
12.5McNemar檢驗的推廣
12.6應用領域
12.7總結
12.8習題

第13章分類數據的關聯性分析
13.1關聯性的分析
13.2列聯錶的一些模型
13.3閤並和拆分錶
13.4一個法律睏境
13.5勢
13.6應用領域
13.7總結
13.8習題

第14章穩健估計
14.1當假設不成立時
14.2離群點及其影響
14.3重抽樣的方法
14.4Ｍ估計和其他穩健估計
14.5應用領域
14.6總結
14.7習題

第15章現代非參數方法
15.1重點的轉移
15.2密度函數的估計
15.3迴歸
15.4Logistic迴歸
15.5多元數據
15.6針對大型數據的新方法
15.7集群之間的相關性
15.8總結
15.9習題
附錄
附錄
參考文獻
索引

前言/序言

　　《應用非參數統計方法》第1版齣版於1989年，隨著基礎計算技術的飛速發展，尤其是關於精確置換檢驗的計算的進步，在1993年齣版瞭第2版，第3版齣版於2001年，第3版不但包括瞭計算技術的進一步發展，也包括瞭非參數方法的發展，同時考慮瞭使用這些非參數方法並將其應用於數據預處理、穩健估計和半參數方法中去。近年來，尤其在使用計算密集的方法去處理較難的分析問題和大型數據方麵，這一做法得到瞭進一步的加強。
　　第4版不但包括瞭這些新的發展，而且保留瞭那些得到讀者和專傢正麵評價的特點和內容。非參數方法是統計分析的基本方法，但是對數據的采集和分析的解釋也需要統計學傢的參與。在第3版中，我們認為在主流的本科非參數統計課程中，上麵提到的有些內容並沒有得到應有的重視。
　　關於本書，我們在介紹單純的方法描述和詳細的定理說明之間采取瞭一個摺中的方法，即對一些關鍵的實際觀點用例子進行解釋，在保證讀者可以較好地理解方法的適用範圍和局限性的基礎上，盡可能少地使用數學知識。我們編寫此書有兩個目標。第一個目標是為具有本科水平但初次接觸“非參數統計方法”課程的讀者提供一本教材。該課程可以作為統計專業的主流課程，也可以是服務於其他專業的課程。第二個目標是為專業人員、管理者、研發人員、谘詢師和其他領域的讀者提供一本可讀的介紹基本方法的書籍。上述讀者中的很多人可能具備一些基本的統計知識，但對非參數方法的瞭解有限，同時他們覺得這些方法在實際工作中很有
　　用。我們采用的編寫形式使得這本書不但適閤作為教材，同時也適閤作為參考書。
　　為瞭實現這一目標，本書更側重於方法的廣度而不是深度。我們認為在入門階段這是一個很好的方法。當讀者對非參數統計有瞭一個全麵的瞭解後，纔可能進一步學習某個感興趣的方法。因為每個人感興趣的領域都不同，第二階段比較適閤於采用參加特定的課程或者閱讀特定領域的有深度的專業文獻的方法。在本書中，我們會給齣本書的參考文獻，在那裏可以找到對很多主題更有深度的討論。之前版本中受歡迎的特點在本版本中得到瞭保留，其中包括大部分例子都有一個規範的結構，有潛在應用領域的列錶和在每章結尾的一些練習。在第4版中，內容被重新安排瞭順序，並添加瞭新內容。之前版本中的第1章被分為兩章，接下來的章節號也相應地進行瞭調整。新的第1章對一些相關的統計概念進行瞭總結，新的第2章介紹瞭非參數的基本思想。新的第3~7章大緻介紹瞭之前版本的第2~6章，但在重點方麵進行瞭很多調整並把很多試驗設計的內容放到瞭新的第8章，對關於生存數據的內容進行瞭擴展並放到瞭新的第9章。在新的第8章中，試驗設計，尤其是關於因素處理的內容，囊括瞭最新的研究成果。新的第10~14章是對上版第7~11章的修改。在第4版中，第15章是新添加的，介紹瞭一些比較重要的非參數統計的現代發展，其中大部分的應用對計算要求較高。與之前的版本相同，本版中沒有包括非參數方法相關的分位數與臨界值錶。現代軟件使得這些錶格有些多餘，那些需要使用這些錶的讀者可以在很多標準統計錶中找到它們，參考文獻中給齣這些特殊錶格的相關參考書。附錄2給齣瞭一些習題的解答。

《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》：解鎖數據分析的強大武器，擁抱無需數據分布假設的統計思維 您是否曾因數據不符閤正態分布而對傳統的參數統計方法望而卻步？是否渴望在分析過程中擁有更大的靈活性，能夠處理各種類型、各種來源的數據，並得齣更具魯棒性的結論？那麼，《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》將是您不可或缺的工具書。本書深入淺齣地介紹瞭非參數統計的豐富理論與廣泛應用，為讀者提供瞭一套強大的數據分析框架，尤其適用於那些無法滿足參數統計嚴格前提條件的數據集。 為何選擇非參數統計？ 在統計學的世界裏，參數統計方法（如 t 檢驗、ANOVA、迴歸分析等）因其強大的統計效力和簡潔的計算過程而備受青睞。然而，這些方法往往建立在對數據分布的嚴格假設之上，最常見的便是正態性假設。當現實世界中的數據——無論是來自社會科學、醫學、環境科學、工程領域，還是金融市場——常常呈現齣偏態、峰度異常，甚至含有離群值時，參數方法的可靠性便大打摺扣。 非參數統計方法，也被稱為“無分布統計”或“秩統計”，恰恰解決瞭這一難題。它們的核心優勢在於，不要求數據來自特定的概率分布。這意味著，無論您的數據是偏態的、是排序的、是二元的，甚至是定性的，非參數統計都能為您提供嚴謹的分析工具。它賦予您更大的自由度，讓您能夠直接從觀察到的數據中提取信息，而不是被預設的分布模型所束縛。這使得非參數方法在處理小樣本、分布未知或混閤分布的數據時尤為有效，並且其結果往往更易於解釋，更具實際意義。 本書為您帶來的核心價值： 《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》並非僅僅羅列各種非參數檢驗方法，而是緻力於構建一個完整的知識體係，幫助您理解非參數統計的原理、適用場景以及如何靈活運用。本書的特色在於： 係統性理論闡述： 從基礎概念齣發，循序漸進地講解非參數統計的核心思想，如秩的概念、秩變換的意義，以及各種檢驗統計量的構造原理。您將深刻理解為何這些方法能夠在不依賴分布假設的情況下依然有效。 全麵的方法覆蓋： 本書係統介紹瞭各類常用的非參數統計方法，涵蓋瞭從單樣本、兩樣本到多樣本的比較，從獨立樣本到配對樣本的檢驗，以及相關的秩相關和迴歸分析。例如： 單樣本檢驗： Wilcoxon符號秩檢驗、符號檢驗等，用於評估單一樣本的中心位置是否與某個特定值顯著不同。 兩獨立樣本檢驗： Mann-Whitney U 檢驗（也稱 Wilcoxon 秩和檢驗），這是最經典的非參數檢驗之一，用於比較兩個獨立樣本的中位數是否存在差異，而無需假設數據服從正態分布。 兩配對樣本檢驗： Wilcoxon 符號秩檢驗，用於比較配對數據的差異，在例如前後測量、對照組與實驗組的匹配設計中非常實用。 k 獨立樣本檢驗： Kruskal-Wallis H 檢驗，作為單因素方差分析（ANOVA）的非參數替代，用於比較三個或更多獨立樣本的中位數是否存在顯著差異。 k 配對樣本檢驗： Friedman 秩檢驗，作為重復測量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的非參數替代，用於比較同一個體在多個不同處理條件下的測量值是否存在差異。 秩相關分析： Spearman 秩相關係數、Kendall 秩相關係數，用於衡量兩個變量之間的單調關係強度和方嚮，尤其適用於非綫性關係或數據不服從正態分布的情況。 非參數迴歸： LOESS（局部迴歸）等方法，提供瞭一種靈活的擬閤技術，能夠捕捉數據中的非綫性趨勢，並且對異常值不敏感。 豐富的實例應用： 理論知識的掌握離不開實際操作。本書大量引用來自不同學科領域的真實案例，詳細展示瞭如何將非參數統計方法應用於解決實際問題。通過這些案例，您將學會如何根據研究問題和數據特點選擇最閤適的非參數檢驗，如何解釋檢驗結果，以及如何將其轉化為有意義的結論。 注釋版（原書第4版）的獨特優勢： 本書作為“注釋版”，在原書第4版的基礎上，通常會提供更詳盡的解釋、補充材料、曆史背景，或者對某些方法的精細化說明。這使得讀者不僅能掌握方法本身，更能深入理解其背後的邏輯和演進。它可能還包含對計算細節、軟件實現提示，或對不同方法之間細微差彆的進一步闡述，極大地提升瞭學習的深度和廣度。 軟件實現指導： 現代統計分析離不開統計軟件的支持。本書通常會結閤主流統計軟件（如 R, SPSS, SAS, Python 等）提供相應的操作指南和代碼示例，幫助您將書中的理論知識轉化為實際的計算機操作，快速高效地完成數據分析。 誰將從本書中受益？ 無論您是統計學領域的學生、研究人員，還是希望提升數據分析能力的從業者，《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》都將是您的得力助手： 學生： 深入理解統計學理論，掌握分析各種數據的通用方法，為未來的學術研究打下堅實基礎。 科研人員： 在生命科學、醫學、心理學、教育學、社會學、環境科學等領域，處理非正態分布數據，得齣更可靠的研究結論。 數據分析師/科學傢： 拓展分析工具箱，應對更廣泛的數據類型和分析挑戰，提高數據驅動決策的準確性。 任何需要分析數據的人： 如果您在工作中經常麵對不符閤理想分布的數據，或者需要更穩健、更靈活的統計分析方法，本書將為您提供所需的知識和技能。 擁抱更自由、更強大的數據分析： 在數據日益增長和復雜化的今天，掌握非參數統計方法已成為一項核心競爭力。《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》將引導您走齣參數統計的局限，用一種更具普適性和魯棒性的方式來理解和分析數據。它將幫助您提升分析的靈活性、結論的可靠性，最終在數據分析的道路上走得更遠、更穩健。 現在，就開始您的非參數統計之旅，解鎖數據背後更深層次的洞察！

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠係統性地梳理非參數統計方法，並且能夠真正幫助我理解其精髓的書籍。《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》這本書，無疑滿足瞭我的這一需求。這本書的講解方式非常獨特，它不僅僅是羅列公式和步驟，而是深入剖析瞭每種方法的統計思想和實際應用。我尤其喜歡書中對“秩次”的講解，它以非常直觀的方式，讓我理解瞭非參數統計方法的核心原理。而且，“注釋版”的設計，讓我能夠深入瞭解一些細節，這對於提升我對統計方法的理解至關重要。書中豐富的案例分析，也讓我能夠更好地將理論知識與實際應用相結閤，從而更有效地解決我研究中遇到的問題。這本書的齣版，為我提供瞭一個學習和掌握非參數統計方法的絕佳平颱，我從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對非參數統計的理解一直有些模糊，總覺得它像是參數方法的“補丁”，在參數方法失效的時候纔被拉齣來救場。然而，讀瞭《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》之後，我的認知被徹底顛覆瞭。這本書讓我深刻認識到，非參數統計方法本身就是一套獨立且強大的統計理論體係，它擁有自己獨特的邏輯和優勢，並且在許多場景下，甚至比參數方法更具優勢。書中對各種非參數檢驗的由來和發展曆史的簡要介紹，讓我看到瞭非參數統計的演進過程，也更加理解瞭這些方法設計上的精妙之處。例如，在講述Wilcoxon符號秩檢驗時，書中不僅闡述瞭它適用於配對樣本的特點，還深入探討瞭它如何利用秩次的排序來度量差異，以及它在處理等級數據和分布未知的數據時所展現齣的強大生命力。我特彆喜歡書中關於“秩次”這個概念的講解，它通過非常形象的比喻和圖示，讓我能夠直觀地理解為什麼秩次比原始數據本身更能反映數據間的相對大小關係，尤其是在數據存在極端值的情況下。而且，書中也並未迴避非參數方法的一些缺點，例如在某些情況下，它可能不如參數方法那樣有更高的檢驗效力，或者在解釋參數估計值（如迴歸係數）方麵不如參數方法直觀。但正是這種客觀的評價，讓我能夠更加理性地看待和應用這些方法，揚長避短。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在學術界混跡多年的研究者而言，尋找一本能夠真正提升我統計分析能力的書籍，絕非易事。《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》這本書，可以說是我近幾年來讀過的最令人印象深刻的統計學著作之一。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，帶領我深入探索非參數統計的奧秘。書中對各種非參數檢驗的講解，既有嚴謹的理論推導，又不乏生動的實踐指導。我尤其欣賞書中對“秩次”概念的深入剖析，它幫助我理解瞭非參數方法的核心邏輯，以及為何這些方法能夠繞開對數據分布的嚴格假設。而“注釋版”的設計，更是錦上添花，那些對於理解方法至關重要的細節和背景知識，在注釋中得到瞭詳細的闡釋，讓我在學習過程中少走瞭許多彎路。書中豐富的案例研究，更是讓我醍醐灌頂，我能夠清晰地看到非參數統計方法在實際研究中的強大應用，以及如何利用它們來解決那些參數統計方法難以處理的問題。

評分☆☆☆☆☆

我對統計學一直懷有濃厚的興趣，但同時又飽受參數統計方法在數據前提條件上的苛刻摺磨。《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》這本書，恰好滿足瞭我對於更靈活、更普適的統計方法的追求。這本書的內容，給我帶來瞭前所未有的清晰度和深刻理解。它不僅僅是簡單地羅列瞭各種非參數檢驗的公式和步驟，而是深入挖掘瞭每種方法背後的統計思想和邏輯。我尤其贊賞書中對“秩次”概念的深入剖析，它讓我明白瞭為什麼非參數方法在處理非正態分布、偏態數據時如此有效。書中提供的“注釋版”內容，更是如虎添翼，那些對於初學者可能略顯晦澀的數學推導，在注釋的引導下變得清晰易懂，讓我能夠深入理解方法的底層邏輯，而不是僅僅停留在“知其然”的層麵。而且，書中選取的案例都極具代錶性，覆蓋瞭從簡單的兩組比較到多組比較，再到涉及分類變量和連續變量的各種復雜情況。這使得我在閱讀過程中，能夠不斷地將書中的知識與我自己的研究經驗相結閤，從而獲得更深刻的理解和啓示。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在某個特定領域（比如生物醫學研究，或者社會科學調查）有多年實踐經驗的從業者，我對統計方法的實用性有著極高的要求。過去，我經常會花費大量時間去查閱各種文獻，搜集零散的非參數檢驗的應用案例，並且常常因為對方法理解不夠深入而導緻在實際數據分析中齣現偏差。而《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》的齣現，無疑為我提供瞭一個集大成、係統化的學習平颱。書中大量的案例分析，涵蓋瞭不同學科的研究場景，這對我來說是極其寶貴的財富。作者在每個案例中，都詳細地展示瞭如何識彆適閤使用非參數方法的數據特徵，如何選擇最恰當的檢驗，以及如何解讀分析結果並將其轉化為有意義的科學結論。我尤其欣賞書中在介紹每個檢驗時，都會討論其檢驗效力（power）和一些潛在的局限性。這使得我對方法的理解更加全麵和客觀，避免瞭過度依賴某個方法而忽略瞭其潛在的不足。比如說，在講解Kruskal-Wallis H檢驗時，書中不僅說明瞭它是ANOVA非參數版的替代，還詳細比較瞭它與ANOVA在處理不同類型數據時的錶現，以及在何種情況下Kruskal-Wallis H檢驗的效力會更高。這種細緻的比較分析，對於我這種需要根據具體研究問題來選擇最佳統計工具的人來說，簡直是福音。而且，書中還提供瞭大量的R語言或Python等常用統計軟件的實現代碼片段，這極大地降低瞭實際操作的門檻，讓我能夠快速地將書中的理論應用到我的研究數據中，大大提高瞭我的工作效率。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種在學術研究一綫摸爬滾打多年的人來說，統計工具的選擇，往往決定瞭研究的成敗。《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》這本書，可以說是真正填補瞭我學術生涯中的一個重要空白。在許多研究領域，特彆是社會科學、醫學、環境科學等，我們經常會遇到數據質量不高、分布不均，或者樣本量偏小的情況。這時候，傳統的參數統計方法往往會顯得力不從心，甚至給齣誤導性的結果。非參數統計方法，則是在這種情況下應運而生的“救世主”。這本書的“注釋版”和“原書第4版”的標簽，讓我對它的權威性和深度充滿瞭期待。翻開書，我立刻被其內容的廣度和深度所震撼。書中不僅詳細介紹瞭各種經典的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗、Friedman檢驗等，還對這些方法的原理、適用條件、優缺點進行瞭深入的分析。我尤其欣賞書中對“秩”這一概念的細緻闡述，這使得我能夠從根本上理解非參數方法的邏輯。更重要的是，書中提供瞭大量的實踐案例，這些案例都非常貼近實際研究，讓我能夠清晰地看到如何將這些理論方法應用到具體的研究問題中，並且如何解讀和報告分析結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就足以吸引我瞭，《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》。我是一個長期在數據分析領域摸爬滾打的研究者，深知參數方法的局限性，尤其是在處理非正態分布、小樣本或者包含異常值的數據時，參數方法往往顯得力不從心。非參數統計，作為一種更具普適性的統計工具，一直是我關注的重點。而“注釋版”和“原書第4版”這樣的字眼，則傳遞齣一種嚴謹和權威的信息，暗示著這本書不僅僅是理論的堆砌，更包含著作者對方法背後思想的深入剖析和實踐指導。拿到這本書，我迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是清晰的目錄，每個章節的標題都直指核心的應用場景，比如“獨立樣本的非參數檢驗”、“相關樣本的非參數檢驗”、“方差分析的非參數方法”等等，這些都是我在日常工作中經常遇到的問題。更吸引我的是，書中對每一個方法的介紹都不僅僅是公式的羅列，而是從問題的提齣、方法的原理、適用的條件、以及最終結果的解釋，都有詳盡的闡述。特彆是那些“注釋”部分，我感覺像是跟隨著一位經驗豐富的導師在旁指導，那些看似繁復的數學推導，在注釋的引導下變得豁然開朗，很多我曾經睏惑不解的細節，在這裏都得到瞭醍醐灌頂的解答。例如，在講解Mann-Whitney U檢驗時，書中不僅給齣瞭公式，還花瞭相當篇幅解釋瞭這個檢驗的核心思想是如何將秩次信息轉化為檢驗統計量的，以及為什麼它在數據不滿足正態分布時仍然能夠提供有效的推斷。這種由淺入深，由錶及裏的講解方式，讓我能夠真正理解方法的“為什麼”，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》對於我來說，是一次對非參數統計方法的“重啓”和“重塑”。過去，我對非參數統計的理解，主要停留在“萬不得已”的選擇上，總覺得它是一種“次優”的解決方案。然而，閱讀瞭這本書後，我纔真正認識到非參數統計的獨特價值和強大之處。書中對各種非參數檢驗的原理、適用條件、以及在不同情境下的優缺點進行瞭詳盡的闡述，這讓我能夠更加科學、閤理地選擇適閤自己研究的統計方法。我特彆喜歡書中對“秩次”的講解，它通過非常直觀的方式，讓我理解瞭為什麼非參數方法能夠有效地處理不符閤參數檢驗假設的數據。而“注釋版”的設計，更是讓我受益匪淺，那些隱藏在公式背後的數學推導和統計思想，在注釋的引導下變得清晰明瞭，極大地加深瞭我對方法的理解。此外，書中豐富的案例分析，也為我提供瞭寶貴的實踐指導。通過這些案例，我能夠清晰地看到如何將非參數統計方法應用到實際研究中，如何解讀分析結果，以及如何將這些結果轉化為有意義的結論。

評分☆☆☆☆☆

這本書《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》給我帶來的最大價值，在於它係統性地梳理瞭非參數統計的知識脈絡，並且將這些理論與實際應用緊密結閤。我是一名剛剛接觸數據科學的初學者，一開始在麵對海量的數據和各種各樣的分析工具時，感到無從下手。參數統計固然重要，但很多時候，我發現我的數據並不總是那麼“聽話”，它們往往不服從正態分布，或者包含著讓我頭疼的異常值。這時候，我就像一個迷失在森林裏的小孩，不知道該往哪裏走。而這本書，就像一本詳細的地圖，為我指明瞭方嚮。它從最基礎的概念講起，循序漸進地介紹瞭各種非參數檢驗的原理和適用範圍。我尤其喜歡書中對“秩”這個概念的講解，它用非常形象的比喻，讓我很快理解瞭為什麼非參數方法如此強大，即使在數據不完美的情況下，也能得齣可靠的結論。而且，書中提供的“注釋版”內容，對於我這樣的新手來說，就像是額外的“小竈”，那些深入的解釋和背景信息，讓我能夠更深入地理解方法的精髓，而不僅僅是停留在“套公式”的層麵。書中包含的案例也十分豐富，覆蓋瞭各種實際應用場景，這讓我能夠看到非參數統計方法的強大生命力。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的統計學書籍，不應該僅僅停留在理論推導，更要關注方法的實際應用和結果解釋。 《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》在這方麵做得非常齣色。《應用非參數統計方法（注釋版 原書第4版）》這本書，從我的角度來看，簡直是為那些苦於處理不符閤經典統計模型假設的數據的研究者量身定做的。我曾經因為研究中的數據分布問題，多次與參數檢驗的“紅綫”擦肩而過，不得不花費大量精力去嘗試數據轉換或者尋找更適閤的非參數方法。這本書的內容，就像一盞明燈，指引我走齣瞭睏境。它不僅僅是簡單地羅列瞭各種非參數檢驗，而是將這些檢驗有機地組織起來，形成瞭一個完整的知識體係。比如，在探討獨立樣本的比較時，書中不僅詳細介紹瞭Mann-Whitney U檢驗，還對比瞭Fisher精確檢驗的適用場景，並給齣瞭如何根據樣本量和數據類型來選擇最閤適方法的指導。這些細緻的對比分析，對於我這樣需要在實際工作中做齣準確判斷的人來說，至關重要。我特彆喜歡書中對每個檢驗的“假設”和“備擇假設”的清晰闡述，以及對“P值”和“置信區間”在非參數統計中的解釋，讓我能夠更加準確地理解統計推斷的含義。而且，注釋版的設計，讓我有機會深入瞭解那些在標準教材中可能被略過的細節，比如某些方法的計算細節背後的邏輯，或者某些特定條件下檢驗效力的細微差彆，這些都極大地豐富瞭我的知識儲備。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

內容比較淺，入門級彆的非參數統計的書籍

評分☆☆☆☆☆

國外教樹就是好，好好嚮彆人學習

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還沒來得及看，應該很不錯

評分☆☆☆☆☆

good!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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評分☆☆☆☆☆

幫同事買的 很實用的專業工具書

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好