第一章 非参数统计的基本概念
第一节 非参数统计方法的主要特点
第二节 次序统计量及其分布
第三节 U统计量
第四节 秩统计量的概念
第五节 一些统计量的近似分布
第二章 非参数估计方法
第一节 总体分位数的估计
第二节 对称中心的估计
第三节 位置差的估计
第三章 非参数检验方法
第一节 总体p分位数的检验
第二节 总体均值检验
第三节 两样本的比较
第四节 随机性与独立性检验
第五节 多总体的比较
第四章 总体分布类型的估计与检验
第一节 分布函数的估计与检验
第二节 概率密度估计
第五章 非参数回归方法
第一节 权函数估计法
第二节 权函数与最小二乘法结合的使用方法
第六章 极值统计
第一节 极值的概率分布
第二节 极值的渐近分布类型
第三节 极值参数的估计
第四节 超值概率的估计
附表
表1 标准正态分布函数值表
表2 x2分布的临界值表
表3 Kolmognov分布函数表
表4 符号检验表
表5 两样本秩和检验表
表6 符号秩和检验表
表7 游程总数检验表
表8 游程长度检验表
表9 二项分布函数值表
表10 泊松（Poisson）分布表
表11 Smirnov检验的临界值Dn表
表12 Mann-Whitney Wilcoxon检验临界值表
表13 Kolmogonov检验临界值表
表14 Gamma函数值表
表15 Ⅲ型渐近分布参数之间的关系
表16 标准极值变量S的分布函数值表
表17 极值的三类渐近分布
表18 Lieblein的次序统计统计量的加权值a1和b1（p≤0.90）
表19 Kendall-t相关系数检验临界值表
参考文献
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