统计学是一门集收集、处理、分析与解释量化的数据的科学.统计学也包含了一些实验科学的因素,例如通过设计收集数据的实验方案获取有价值的数据,为提供优化的决策以及推断问题中的因果关系提供依据.
统计学主要起源对国家经济以及人口的描述,那时统计研究基本上是经济学的范畴.之后,因心理学、医学、人体测量学、遗传学和农业的需要逐渐发展壮大,20世纪上半叶是统计学发展的辉煌时代.世界各国学者在共同努力下,逐渐建立了统计学的框架,并将其发展成为一个成熟的学科.随着科学技术的进步,作为信息处理的重要手段,统计学已经从政府决策机构收集数据的管理工具发展成为各行各业必备的基础知识.
从20世纪60年代开始,计算机技术的发展给统计学注入了新的发展动力.特别是近二十年来,社会生产活动与科学技术的数字化进程不断加快,人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律,对各行各业的发展提供数据科学的方法论,统计学在其中扮演了越来越重要的角色.从20世纪80年代开始,科学家就阐明了统计学与数据科学的紧密关系.进入21世纪,把统计学扩展到数据计算的前沿领域已经成为当前重要的研究方向.针对这一发展趋势,进一步提高我国的统计学与数据处理的研究水平,应用与数据分析有关的技术和理论服务社会,加快青年人才的培养,是我们当今面临的重要和紧迫的任务.“统计与数据科学丛书”因此应运而生.
本丛书旨在针对一些重要的统计学及其计算的相关领域与研究方向作较系统的介绍.既阐述该领域的基础知识,又反映其新发展,力求深入浅出,简明扼要,注重创新.丛书面向统计学、计算机科学、管理科学、经济金融等领域的高校师生、科研人员以及实际应用人员,也可以作为大学相关专业的高年级本科生、研究生的教材或参考书.
智能计算中的算法、原理和应用
北京：科学出版社,.4
沈世镒著
(统计与数据科学丛书)
ISBN-7-03--5
责任编辑:李欣李香叶
智能的概念和内容很多,其核心思想是模拟人或其他生物的神经系统,实现各种运算和操作过程,尤其是人的智能操作.
本书由四部分组成,第一部分是概论,讨论智能计算的类型、特征、发展过程和应用问题,并介绍和其他学科的关系问题.这些学科主要是生命科学、信息科学等.第二部分是算法篇,介绍智能计算中多种不同类型的算法,详细介绍它们的计算步骤、特征、原理等有关问题,重点是讨论它们的定位问题.第三部分讨论智能的智能化问题,即这些智能计算算法在计算机和神经网络系统中的实现问题.第四部分是附录,对本书常用的数学公式、符号、名称及所涉及的一些(如数学)学科的基础知识作简单介绍和说明.
本书可作为数学、统计、计算机专业的本科生、研究生的教材或教学参考书,也可为从事智能计算的有关人员参考.
READING本书目录
“统计与数据科学丛书”序
前言第一部分概论第1章智能计算概述31.1智能计算的总体情况31.1.1智能计算的两大类型、三个层次和五个特征31.1.2有关智能计算算法的类型表41.2智能计算的发展历史71.2.1智能计算的几个发展阶段71.2.2大数据、云计算智能计算阶段.3关于智能计算算法的分析和定位问题.3.1什么是智能计算算法的定位问题.3.2关于感知器系列算法的分析和定位.3.3对HNNS系列模型和理论的定位.4由NNS的定位对各学科产生的影响.4.1对生命科学与神经科学的影响.4.2逻辑学、计算机科学的意义和影响.4.3对第四次科技和产业革命的预测19第2章智能计算和其他学科的关系.1和生命科学、神经科学的关系.1.1生物神经系统的结构特征.1.2生物神经系统中的数字化表达.1.3数字化的表示和意义的分析.1.4关于NNS的综合分析.2和3C、4C理论的关系.2.13C理论概述.2.2和计算机科学的关系问题.3和信息论、控制论与其他学科的关系.3.1信息论的基本内容.3.2控制论.4和其他学科的关系问题.4.1对语言学和逻辑学的概要说明.4.2语言学、逻辑学和NNS的关系问题39第二部分算法篇第3章感知器.1感知器的基本模型和算法.1.1感知器的学习目标、算法和收敛性定理.1.2感知器模型的推广.2一般空间结构的几何分析——感知器理论分析的数学基础.2.1Rn空间中的集合论和拓扑结构.2.2Rn空间中向量集合的深度分析.2.3其他类型深度的定义和性质.2.4Rn空间中的几何结构分析.2.5Rn空间中的超多面体和超图理论.3感知器的理论分析.3.1感知器的可计算性的基本定理.3.2感知器解的讨论.3.3感知器的计算复杂度.4感知器的容量问题.4.1和感知器的容量有关的问题.4.2容量估计时的随机分析76第4章感知器理论的应用.1模糊感知器的理论分析及其在图像识别中的应用.1.1图像系统.1.2模糊感知器的随机分析.1.3关于模糊分类中指标的确定.2空间集合系的相互关系和它们的表示.2.1集合论.2.2集合系统的对等关系和规模表示.2.3子集系的构造和计数.2.4布尔函数的运算关系.3布尔函数在感知器中的表达.3.1布尔函数在感知器模型下的表达.3.2几种特殊布尔函数在感知器模型下的表达.3.3关于布尔集合线性可分性的讨论96第5章支持向量机.1支持向量机的模型和学习目标.1.1支持向量机的目标分类.1.2支持向量机的学习目标和算法5.1.3支持向量机的求解问题.2支持向量机的求解问题.2.1感知器的解.3支持向量机的智能计算算法.3.1关于集合L=LA，B的拓扑空间结构问题.3.2关于集合L=LA，B的构造.3.3计算算法中的等价关系.3.4支持向量机的计算算法第6章多层次、多输出感知器及其深度学习算法.1多输出感知器.1.1二输出的感知器模型.1.2二输出、四目标感知器的学习算法.2一般多输出感知器系统.2.1多输出感知器的模型构造.2.2多输出感知器的学习、分类问题.2.3关于多层次、多输出感知器的学习算法.3多输出模糊感知器理论和图像识别问题.3.1图像和图像分类、识别系统6.3.2关于学习算法的说明.3.3关于学习、训练样本和检测样本的讨论.3.4布尔函数在多层次、多输出感知器模型运算下的实现问题第7章零知识条件下的优化和分类算法.1关于零知识问题的讨论.1.1有关零知识和信息特征的基本概念.1.2信号中有的信息特征.1.3信号的其他辅助特征.1.4信号集合的聚类问题.2聚类分析中的计算算法.3对聚类分析中有关问题的讨论.3.1图像之间的距离选择.3.2聚类分析在感知器模型下的讨论第8章布尔函数和多层感知器的基本关系定理.1布尔函数在多层感知器模型中的表达.1.1多层感知器的数学模型.1.2对基本方程组的讨论.2布尔函数在多层感知器模型中表达的基本定理.2.1关于线性不可分集合的信息处理.2.2布尔函数和多层感知器关系的一个基本定理.3多层感知器的学习、训练算法.3.1布尔函数和多层次、多输出感知器.3.2布尔函数或布尔集合的性质.3.3一般布尔函数的多层次、多输出感知器表达算法.3.4关于算法步骤的改进和讨论第9章HopfieldNNS9.1对HNNS的介绍和讨论9.1.1有关HNNS的模型和记号9.1.2HNNS的能量函数.1.3关于HNNS理论的讨论.2玻尔兹曼机与它的学习理论.2.1玻尔兹曼机的运动模型.2.2B-机的学习理论9.2.3对B-机的讨论和分析.3正向和反向的HNNS第10章遗传算法和DNA计算.1概述.1.1发展历史、基因结构和基因操作.1.2点线图和Hamilton回路问题10.1.3有关HPP问题中的DNA操作问题.2有关DNA操作的讨论.2.1基因的突变和比对问题.3广义纠错码理论及其应用.3.1广义纠错码的定义及其构造.3.2广义纠错码在DNA计算中的应用18.4遗传算法.4.1遗传算法中的基本结构和基本原理.4.2基因操作中的运算子.4.3基因的选择性原理和随机系统.5遗传算法中的优化问题.5.1优化问题的表述.5.2遗传算法中的基本思路和技术算法步骤第11章计算数学和统计计算中的有关算法和理论19.1EM算法及其理论分析19.1.1统计估计问题19.1.2EM算法简介.1.3EM算法的实例计算.2最优组合投资决策的统计计算.2.1最优组合投资决策问题.2.2最优组合投资决策的递推计算法.2.3YYB算法.3数值计算中的算法.3.1线性方程组及其计算法.3.2线性方程组的迭代算法11.3.3有关矩阵、行列式的计算法.3.4矩阵的其他计算.4数值分析中的有关理论和算法.4.1误差和对误差的分析.4.2插值和拟合21.4.3牛顿插值法.4.4插值法中的样条理论21.5函数逼近和数据拟合21.5.1正交多项式21.5.2重要的正交多项式函数系.5.3最优逼近理论.5.4一些特殊的最优逼近问题.6数值计算.6.1非线性函数的数值计算.6.2数值积分和微分中的计算算法.6.3常微分方程的数值解第三部分智能的智能化问题第12章张量和张量分析.1张量的类型和运算.1.1张量的定义和记号.1.2张量的运算.2张量空间24.2.1张量空间的表述24.2.2张量内积空间.3张量空间中一些特殊的张量.3.1非负张量和正定张量.3.2总能量、最大和最小值问题第13章集合论和逻辑学.1布尔代数和布尔逻辑.1.1布尔代数的定义和性质.1.2布尔逻辑.1.3逻辑运算和规则.1.4布尔代数的补充定义和性质.1.5布尔函数.1.6逻辑代数25.1.7基本逻辑关系(逻辑恒等式和基本逻辑规则)第14章神经网络系统的时空结构理论25.1T-SNNS的结构模型25.1.1NNS中的指标体系25.1.2T-SNNS中的空间区域和功能指标.1.3关于区域和功能的讨论.1.4T-SNNS中的能量函数.1.5多重T-SNNS.2复合网络26.2.1复合图论26.2.2复合图的一些实例分析.2.3复合图在T-SNNS中的表达14.2.4一般多层感知器的复合网络图.3逻辑运算及其表示法.3.1逻辑运算和它们的表示.3.2不同表示法的对应关系和等价关系第15章智能化工程系统.1命题和命题系统.1.1命题和命题系统的产生与定义.1.2命题的结构关系和命题系统的图表示.1.3命题的赋值系统.1.4知识、知识系统和认知系统.2数的表达、分析和计算的基本定理.2.1数的表达和分析.2.2数在表达和分析中的基本定理.2.3四则运算和它在逻辑学中的表达.2.4四则运算在逻辑运算中的表达.2.5除法运算.2.6四则运算和数值计算的基本定理.3NNS计算机构造中的基本定理.3.1逻辑运算和NNS计算关系的小结第四部分附录附录1重要符号的说明A.1不同类型符号的说明A.1.1英文大、小写字母的表示A.1.2希腊字母的表示A.1.3字母与数字的联用表示A.2有关数学公式的表示A.2.1r.v.的p.d.与特征数A.2.2一些数学公式与符号A.2.3空间多面体与图的记号A.3常见的物理量记号、量纲与度量单位A.3.1物理量的量纲和单位A.3.2量子物理中的一些记号附录2重要参数与度量指标B.1基本常数、参数与单位B.1.1基本常数与SI词头B.1.2能量单位与换算表B.2尺度指标B.2.1大小、能量与数量的尺度指标B.2.2大小、能量与数量尺度的其他表示法B.2.3时间与能量尺度B.3一些特殊的指标尺度B.3.1水与水溶液中的一些尺度指标B.3.2与病毒、细胞有关的尺度指标B.3.3与生物能有关的数据B.4有关细胞与NNS中的一些数据信息B.4.1有关细胞膜的数据信息B.4.2人体初级感知器中的有关数据信息B.4.3一些有趣的尺度数据附录3空间结构分析C.1集合论和拓扑空间C.1.1和拓扑空间有关的一些基本概念C.1.2拓扑空间的定义和性质C.1.3拓扑空间的结构类型和它们的分析C.1.4有关拓扑空间的一些基本结构C.2线性空间的定义、构造和性质C.2.1线性空间的定义与构造C.2.2线性空间中的基本性质C.2.3线性内积空间C.3线性空间中的坐标变换理论C.3.1坐标变换的关系和表示C.3.2相似变换和相似矩阵的理论C.4三、四维线性空间C.4.1三维欧氏空间中的直角坐标系C.4.2直角坐标系和极坐标系C.4.3欧拉角和旋转变换C.4.4狭义相对论和洛伦兹(Lorentz)变换C.5张量和张量运算C.5.1张量的定义、类型和运算C.6张量场和张量分析C.6.1张量场中的微分运算C.6.2微分运算的有关恒等式附录4空间结构分析(续)D.1无限维线性空间理论概述D.1.1线性距离空间D.1.2线性赋范空间D.2希尔伯特空间和它的算子理论D.2.1希氏空间的类型和记号D.2.2希氏空间中的算子理论D.2.3希氏空间中的谱分解理论D.2.4泛函空间的理论应用D.3黎曼几何和微分流形D.3.1微分流形附录5图论E.1图的一般理论E.1.1图的一般定义和记号E.1.2图的类型E.1.3点线图的运算E.2图理论的推广E.2.1点线图的着色函数E.2.2超图E.2.3复合图论E.3几种特殊类型的图E.3.1在数学定义中的一些图E.3.2电子线路和开关电路网络图E.3.3开关电路E.3.4分子点线图、分子空间结构和拓扑空间附录6计算机原理F.1布尔代数和布尔函数F.1.1布尔代数F.1.2布尔格F.1.3布尔函数F.2自动机理论F.2.1概论F.2.2自动机构造的基本特征和类型F.2.3自动机的一般模型和定义F.2.4移位寄存器F.2.5图灵机和逻辑网络F.2.6组合电路的结构和设计F.2.7组合电路的表达F.2.8组合电路的设计F.2.9几种重要的组合电路F.3自动机的其他问题的讨论F.3.1有关自动机的其他模型F.3.2自动机理论中的数学结构F.4语言学概论F.4.1语言学中的一些共同的结构和运动规则的特征F.4.2逻辑语言结构和计算机语言结构F.4.3ASCII码表的意义附录7形式逻辑和数理逻辑G.1逻辑学简介G.1.1逻辑学中的基本概念和发展历史G.1.2归纳推理和演绎推理G.1.3辩证逻辑概述G.2数理逻辑中的预备知识G.2.1序、格和布尔代数G.3数理逻辑和其中的一阶语言G.3.1语言学概说G.3.2命题和命题的判定G.3.3命题在数理逻辑学中的表达G.3.4一阶语言的判定G.3.5一阶语言中的推理方法参考文献
多水平模型及其在经济领域中的应用（第二版）
石磊，向其凤，陈飞著
(统计与数据科学丛书)
北京:科学出版社,.12
ISBN-7-03--0
责任编辑:王丽平
本书系统介绍多水平模型理论、方法以及在经济分析中的应用.主要介绍多水平线性模型、多水平广义线性模型的理论和方法，包括模型定义、参数估计、模型检验等.将多水平模型应用于宏观及微观经济数据的分析，提出多水平生长函数模型、多水平发展模型、多水平面板数据模型、多水平的因素分析模型等；结合实际经济问题，介绍如何使用多水平模型对微观经济、金融数据进行统计建模，为研究具有层次结构的经济数据提供了新的分析工具.本书还介绍如何使用MLwiN、SAS、Stata及R软件计算多水平模型参数估计和检验统计量，并通过实例进行分析.
本书可作为统计学专业本科生、研究生的教材和参考书，也可作为经济学、管理学、社会学、生物医学等领域的研究人员和相关科技工作者的参考书.
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“统计与数据科学丛书”序第二版前言第一版前言第1章预备知识11.1线性模型理论11.1.1最小二乘估计11.1.2拟合优度和方程的显著性检验51.1.3一般线性假设的检验及参数的置信区域61.1.4预测问题81.1.5残差分析91.1.6异方差模型.1.7序列相关模型.1.8多重共线性问题.2混合线性模型.2.1模型定义.2.2固定效应及随机效应的估计.2.3参数的极大似然估计.2.4限制极大似然估计.2.5方差分量模型.3广义线性模型.3.1模型介绍.3.2参数估计.3.3拟合优度及检验统计量.4广义线性混合模型.4.1模型定义.4.2极大似然估计37第2章多水平模型理论.1具有层次结构的多水平数据.2基于多水平数据的多水平线性分析模型.3多水平线性模型理论.3.1两水平线性分析模型.3.2两水平模型的变异解释指标.3.3三水平统计分析模型.3.4多水平模型估计理论.3.5多水平模型的假设检验理论.3.6多水平模型的置信区间理论.3.7多水平模型的拟合与比较理论.3.8其他参数估计理论.4多水平广义线性模型.4.1多水平广义线性模型的定义.4.2多水平Logistic回归模型.4.3多水平多项Logistic回归模型.4.4多水平广义线性模型的参数估计.4.5其他多水平模型.5多水平模型应用实例.5.1“小学项目”JSP数据分析.5.2血清胆红素数据分析.5.3多水平Logistic回归案例.6多水平模型统计诊断.6.1数据删除法.6.2局部影响分析72第3章多水平面板数据模型及其估计理论.1多水平模型及静态面板数据模型比较.1.1多水平模型结构.1.2静态面板数据模型结构.1.3两水平模型与静态面板数据模型比较.2多水平静态面板数据模型.2.1两水平静态面板数据模型示例.2.2两水平面板数据模型的一般形式..3多水平静态面板数据模型的估计理论.3.1两水平面板数据模型的假设条件..3.2两水平面板数据模型的方差结构..3.3两水平面板数据模型的参数估计..4模拟分析.5结论91第4章农户收入增长的多水平发展模型.1研究目的及数据说明.2多水平模型建模及分析..2.1对数据层次结构的检验——空模型.2.2无条件两水平发展模型.2.3单变量两水平条件发展模型.2.4多变量两水平条件发展模型.2.5模型解释及主要结论4.3高层次结构数据的多水平发展模型4.3.1层次结构的检验——空模型.3.2高层次多水平发展模型统计建模.3.3四水平发展模型与三、二水平发展模型对比分析.3.4模型参数解释及结论.4结论.第5章基于多水平模型的区域经济增长收敛性及参数异质性研究5.1引言.5.1.1中国地区差距及其变动的测度、分解及成因的研究1.1.2中国区域经济增长的收敛性及其特点研究.1.2分析方法.3数据及模型说明.4多水平模型建模过程及实证分析.4.1我国不同省区对城市经济增长收敛性及参数异质性的研究分析.4.2不同发展水平城市区域对经济增长的收敛性及参数异质性的影响.4.3局部经济特征检验1.5结论.第6章多水平C-D函数模型与经济增长源泉分析6.1经济增长源泉分析理论6.1.1经济增长理论6.1.2经济增长源泉理论.1.3生产函数理论.2变量选取及数据说明1.3多水平建模分析.3.1多元线性模型.3.2多水平模型建立的必要性判定.3.3无条件两水平模型.3.4单变量条件两水平模型.4经济增长源泉分析.4.1经济增长及要素分析.4.2多水平C-D函数分析.4.3要素贡献份额分析6.5结论.第7章我国产业结构与经济增长和要素效率关系分析..1产业结构理论及模型探究综述..1.1产业与产业分类.1.2经济增长与产业结构关系.1.3产业结构对生产规模和要素效率影响的模型..2多水平建模分析.2.1数据说明.2.2数据的初步分析.2.3多水平建模分析.3结论.第8章上市公司发展规模与绩效的多水平模型分析8.1地区经济增长与上市公司发展的动态反馈8.2变量选取及数据分析.2.1变量选取.2.2数据分析.3多水平建模分析.3.1多元线性模型.3.2多水平模型建立的必要性判定.3.3无条件两水平模型.3.4单变量条件两水平模型8.4上市公司对地区经济影响规律分析.4.1“马太效应”介绍.4.2上市公司对地区经济影响马太效应识别..5结论.第9章农村劳动力转移影响因素分析的多水平Logistic模型.1问题的提出.2农村劳动力转移的文献综述.2.1劳动力转移的经典理论.2.2中国的实证结果.3理论模型与数据.3.1理论模型.3.2数据结构.3.3数据与变量.4实证分析.4.1对数据层次结构的检验——空模型.4.2多水平Logistic模型的估计.4.3模型分析.5结论.第10章基于高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断及应用10.1引言10.2多水平模型贝叶斯推断基础理论.2.1贝叶斯推断基本理论.2.2多水平模型的贝叶斯推断理论19.3多水平贝叶斯模型的农户收入影响因素分析.3.1数据来源及结构.3.2三水平模型构建.3.3模型的参数估计及其对比分析.4结论第11章多水平模型在各类软件中的实现.1多水平模型在MLwiN软件中的实现.1.1MLwiN2.02的主窗口界面..1.2多水平模型的建立20.1.3模型中参数估计的显著性检验及其他常用功能.2多水平模型在SAS软件中的实现.2.1SAS软件介绍.2.2SAS软件的基本操作..2.3应用SAS软件进行多水平建模21.2.4应用SAS软件进行纵向数据建模.2.5应用SAS软件进行离散型结局测量的建模21.3多水平模型在Stata软件中的实现11.3.1Stata软件介绍.11.3.2Stata软件的基本操作.3.3应用Stata软件进行多水平建模.4多水平模型在Matlab软件中的实现.5多水平模型在R软件中的实现.参考文献索引
应用非参数统计（第二版）
薛留根编著
(统计与数据科学丛书)
北京:科学出版社,1.5
ISBN-7-03--1
责任编辑:李欣李香叶
本书介绍非参数统计的基本概念和方法,其内容包括预备知识、U统计量、基于二项分布的检验、列联分析、秩检验、检验的功效与渐近相对效率、概率密度估计、非参数回归.每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则,并给出一些典型例子.各章后面的习题侧重于应用.本书的特点是侧重于介绍非参数统计在各应用领域中的常用方法,尽可能简化公式推导并淡化理论证明.此外,本书有选择地安排一些模拟计算和实际数据分析,其主要程序放在附录A中.
读者只需具有高等数学和概率统计的基本知识即可读懂本书的主要内容.本书可以作为大学高年级本科生或硕士研究生的教材,也可以作为科研工作者自学的参考书.
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“统计与数据科学丛书”序第二版前言第一版前言第1章预备知识11.1非参数统计概述11.2数据类型31.3检验的p值41.4次序统计量及其分布51.5分位数的估计61.5.1分位数的点估计61.5.2分位数的区间估计7习题第2章U统计量.1单样本U统计量.1.1基本概念.1.2U统计量的方差.1.3U统计量的相合性.1.4U统计量的渐近正态性.2两样本U统计量.3U统计量检验.3.1对称中心的检验.3.2位置参数的检验20习题第3章基于二项分布的检验.1二项检验.2分位数检验.3符号检验.3.1基本方法.3.2中位数的符号检验.3.3两样本符号检验37习题第4章列联分析.12×2列联表及其检验.1.12×2列联表.1.2Fisher精确检验.1.3Mantel-Haenszel检验.1.4Simpson悖论.2r×s列联表及χ2检验.2.1r×s列联表.2.2χ2统计量.2.3拟合优度检验.2.4独立性检验.2.5中位数检验.2.6χ2分布的期望值准则.3列联表中的相关测量.3.1φ相关系数.3.2列联相关系数.3.3V相关系数.4对数线性模型58习题第5章秩检验.1线性秩统计量.1.1定义及基本性质.1.2渐近正态性.2符号秩检验.2.1符号秩统计量及其性质.2.2Wilcoxon符号秩检验.3位置参数的检验.3.1Wilcoxon秩和检验.3.2Mann-Whitney检验.4尺度参数的检验.4.1Mood检验.4.2平方秩检验.5多个独立样本问题.5.1Kruskal-Wallis检验.5.2Jonckheere-Terpstra检验.6区组设计.6.1Friedman检验.6.2Page检验5.6.3Cochran检验5.6.4Durbin检验.7相关分析.7.1Spearman秩相关检验.7.2Kendallτ相关检验.7.3多变量Kendall协同系数检验.8线性回归的非参数方法习题8第6章检验的功效函数与渐近相对效率.1功效函数.1.1基本概念.1.2功效函数的统计模拟1.2局部最优秩检验.3Pitman渐近相对效率.4单样本位置问题的线性符号秩检验的渐近相对效率.5两样本位置问题的线性秩检验的渐近相对效率习题第7章概率密度估计.1若干密度估计.1.1直方图.1.2Rosenblatt估计.1.3核密度估计.1.4最近邻密度估计7.2估计精度的度量7.3交叉验证法.4密度估计的大样本性质.4.1基本概念.4.2核密度估计的大样本性质.4.3最近邻密度估计的大样本性质7.5密度估计的应用习题第8章非参数回归8.1引言8.2回归函数的核估计.2.1核估计的定义.2.2带宽的选择.2.3核函数的选择.2.4核估计的性质.2.5模拟计算.3回归函数的局部多项式估计.4回归函数的近邻估计.5实例分析习题8参考文献附录A主要程序A.1若干自定义函数A.2几个主要图形的程序附录B附表附表1标准正态分布表附表2二项分布表附表3χ2检验的临界值表附表4符号检验的临界值表附表5Wilcoxon符号秩检验的临界值表附表6Wilcoxon秩和检验的临界值表附表7平方秩检验的临界值表附表8Kruskal-Wallis检验的临界值表附表9Jonckheere-Terpstra检验的临界值表附表10Friedman检验的临界值表附表11Page检验的临界值表附表12Spearman秩相关检验的临界值表附表13Kendallτ相关检验的临界值表
来源：科学出版社