基于秩的統(tǒng)計(jì)推斷

1 具有任意、連續(xù)分布的單樣本位置模型
1.1 引言
1.2 符號(hào)檢驗(yàn)及其分布
1.3 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的相合性
1.4 致最優(yōu)勢(shì)檢驗(yàn)
1.5 估計(jì)
1.6 穩(wěn)定性
1.7 小結(jié)及數(shù)據(jù)內(nèi)相關(guān)性的效應(yīng)
1.8 練習(xí)
2 具有對(duì)稱、連續(xù)分布的單樣本位置模型
2.1 引言
2.2 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
2.3 由Wilcoxon符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量導(dǎo)出的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)
2.4 秩檢驗(yàn)和秩估計(jì)的穩(wěn)定性性質(zhì)
2.5 Wilcoxon符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量的一般漸近理論
2.6 漸近相對(duì)有效性
2.7　Wilcoxon符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量的漸近線性性，小結(jié)及相關(guān)性效應(yīng)
2.8 一般計(jì)分統(tǒng)計(jì)量
2.9 一般計(jì)分統(tǒng)計(jì)量的有效性
2.10 練習(xí)
3 雙樣本位置模型
3.1 引言
3.2　Mann-Whitney-Wilcoxon秩統(tǒng)計(jì)量
3.3 秩在備選假設(shè)下的分布
3.4 一般計(jì)分
3.5 備選假設(shè)下的漸近分布理論，
3.6 設(shè)計(jì)的比較
3.7 練習(xí)
4 單因素分類、雙因素分類及秩相關(guān)
4.1 引言
4.2 單因素分類- Kruskal-Wallis檢驗(yàn)
4.3 雙因素分類- Friedman檢驗(yàn)
4.4 秩相關(guān)與秩關(guān)聯(lián)
4.5 練習(xí)
5 線性模型
5.1 引言和簡(jiǎn)單回歸
5.2 線性模型中的秩估計(jì)
5.3 線性模型中的秩檢驗(yàn)
5.4 補(bǔ)充及例子
5.5 練習(xí)
……
6 多元位置模型
附錄：數(shù)學(xué)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的若干結(jié)果
參考文獻(xiàn)
名詞索引