非参数推断

Z Govindarajulu University of Kentucky,

USA

Nonparametric Inference

2007, 669pp.

Hardcover

ISBN 9789812700346

Z.哥文达鲤米卢著

这本(600多页的巨著)系统地探讨了数理统计的一个重要分支。数理统计正式建立于20世纪初，经过50年已经成为应用数学两大领域之一，另一个是计算数学，它们在数学以外的几乎所有领域都有重要应用。

这半个世纪形成了经典数理统计的核心部分——统计推断理论。主要的推断形式有参数估计和假设检验两种，它们是数理统计基础的重要分支。参数估计是根据总体抽出的样本来估计总体分布中的未知参数。但许多统计问题总体分布不能用有限多个实参数来刻画，这时对它只能做一般的假定，这时统计问题就称为非参数统计。由于假定的条件要求比较宽，不致犯重大错误，因而有稳健性，但是推断效率方面会有所欠缺。

本书较全面地介绍非参数推断方法。共分五大部分，27章。第一部分，包括第1~2章，非参数统计推断的基本概念和基本工具。第二部分含第3~6章，第21~22章，非参数统计估计。第三部分，含第7~20章，非参数统计假设检验。第四部分，含第23~27章，非参数统计的渐近理论。第五部分，附录1~6，其中包括某些数值。各章目录如下：1.统计概念；2.次序统计；3.有序最小平方估计量；4.区间估计与容许界限；5.非参数估计；6.密度函数的估计；7.参数检验复习；8.拟合优度检验；9.基于同号序列的随机性检验；10.置换检验；11.秩次序检验；12.LMP检验：两样情形、LMP表示局部最有效；13.一样本秩次序检验；14.渐近的相对有效性；15.对性的LMP检验；16.C样本秩次序检验；17.对标度的C样本检验；18.对有序选择假设的C一样本检验；19.二因子试验设计的检验；20.对随机的秩检验；21.反差估计；22.回归程序；23.有用的渐近结果；24.CS类统计量的渐近理论；25.对一样本情形的CS类；26.一类统计量；27.系统统计。

本书部分可做研究生教材，全书可供统计研究与应用工作者参考。

胡作玄，研究员

(中国科学院系统科学研究所)

Hu Zuoxuan, Professor

(Institute of Systems Science,CSA)