具体描述
和第一版相比较，第二版对许多内容完全重新写过，还进行了一些调整，同时加强了对概念和方法的解释，使得该书更加容易理解。第二版还对例题和习题都做了一些修订和增减，并且都在光盘中给出了数据。此外，还增加了一些内容，特别是关于如何通过编程来理解方法，以及用软件来实现数值计算的内容。本书在课文中关于计算方法的叙述中主要使用了免费的，功能强大的，需要自己动手写程序的R软件；力图清楚地用R语句来描述计算的细节。这也是一些“黑匣子”式的傻瓜软件所无法比拟的。R软件是使用S语言来编程的(和S—plus的编程语言一样)；在其问世的不到10年的时间，已经成为国外统计研究生的首选软件。它有强大的网上支持系统。多数最新的统计计算方法，在进入商业软件之前，就已经以R语言的形式在R网站上免费提供了。使用本书的师生最好也使用R语言。掌握R软件对其他统计方向的学习和研究都会有很大的帮助，甚至会有一种到了自由天地的感觉。
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读后感
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用户评价
我是一位在金融领域工作多年的量化分析师，日常工作中经常需要处理那些“不听话”的金融时间序列数据，它们往往充满了尖峰、厚尾和结构性突变，传统的参数模型经常在这种环境下失灵。因此，我迫切需要一本能够系统梳理非参数方法的工具书。这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的老前辈在手把手地带我入门。作者对各种检验方法，如曼-惠特尼 U 检验、克鲁斯卡尔-沃利斯 H 检验的背景、适用条件以及实际操作中的注意事项，都做了极其细致的剖析。我特别留意了关于秩和检验的部分，书中没有满足于仅仅介绍公式，而是深入探讨了“秩”这个概念的本质——它如何捕捉了数据的相对顺序信息，从而在不依赖具体分布形态的情况下实现统计推断。更让我惊喜的是，书中还专门开辟了一个章节讨论了非参数回归，这对于我们处理高频交易中的非线性关系至关重要。整本书的论证过程层层递进，语言精炼，虽然不乏严谨的数学推导，但作者总能巧妙地将这些推导与实际的统计意义联系起来，避免了枯燥的“数学游戏”。它真正做到了理论与实践的无缝对接。
评分这本书的封面设计得非常简洁有力，黑白灰的配色带着一种沉稳的气质，封面上大大的字体“非参数统计”在视觉上就给人一种专业、严谨的印象。我一开始抱着试一试的心态翻开，想看看它究竟能如何深入浅出地讲解这个听起来就让人头疼的领域。刚翻了几页，我就被作者的叙事方式吸引住了。他并没有直接抛出复杂的公式，而是先从实际应用场景切入，比如在医学研究中，当数据不满足正态分布假设时，我们该如何做出可靠的推断。这种“问题导向”的教学方法，让我立刻感受到了这本书的实用价值，而不是那种纯粹的理论堆砌。阅读过程中，我能明显感觉到作者的用心，他总是在关键的理论点位上停下来，用生活化的比喻来解释那些抽象的概念，比如用抛硬币的例子来类比随机性的检验，这极大地降低了我的学习门槛。我尤其欣赏书中对假设检验步骤的梳理，逻辑清晰得像一份精密的工程蓝图，每一步都标明了前因后果，让人在学习时感到心中有数，完全没有陷入那种“只见树木不见森林”的困境。这本书的排版也做得很好，图表清晰，注释恰到好处，读起来非常顺畅，对于需要经常查阅和复习的读者来说，这无疑是一大福音。
评分我是一名刚接触统计学的研究生，面对海量的统计学著作，我最担心的就是概念的混淆和术语的不统一。然而，这本关于非参数统计的书籍，在术语的使用上展现了惊人的严谨性与一致性。从头到尾，作者都保持了对每一个统计术语的精确定义，确保读者不会因为中文翻译的差异而产生歧义。书中对描述性统计和推断性统计的界限划分非常清晰，使得读者能够明确何时该使用描述性方法来总结数据特征，何时该进入到需要严格假设检验的推断阶段。更让我印象深刻的是，作者在介绍非参数方法时，总是会将其与对应的参数方法进行对比，这种“亦正亦邪”的对照讲解方式，极大地强化了非参数方法的独特价值——即它们在灵活性和稳健性上的优势。这本书的价值在于，它不仅仅是一本工具书，更像是一门关于“统计决策论”的入门课，教导我们在信息不完全的情况下，如何做出最明智、最稳健的统计判断。对于希望打下坚实基础的新手而言，这本书无疑是搭建知识体系的理想起点。
评分坦白说，我拿到这本书之前，对非参数统计是抱有一种敬而远之的态度，总觉得这是统计学里最“野”的那一部分，充满了各种例外和特例。但读完这本书，我的看法彻底改变了。作者展现出一种极高的学术素养和教学热情，他把非参数方法的构建逻辑讲得像侦探小说一样引人入胜。比如，在讲解置换检验（Permutation Tests）时，他没有直接给出复杂的p值计算公式，而是通过一个生动的例子，模拟了“如果零假设成立，我们应该能观察到多少次比现有结果更极端的情况”，这种基于重采样的思想，让“显著性”这个概念变得可视化和可触摸了。书中对不同方法的比较分析也做得非常到位，比如何时选择符号检验而非配对样本t检验，何时使用Spearman等级相关系数而不是皮尔逊相关系数，每种选择背后的统计学哲学思想都被阐述得淋漓尽致。这本书的深度在于，它不仅教你“怎么做”，更教你“为什么要这么做”，培养的是一种基于数据特性的批判性思维。它成功地将一个原本被认为晦涩的统计分支，变成了一门充满智慧和美感的学科。
评分这本书的篇幅适中，没有那种动辄上千页的厚重感，但内容密度却高得惊人。我个人更偏爱它在非参数估计方面的论述。特别是关于核密度估计（Kernel Density Estimation）的那几章，作者对不同核函数（如高斯核、均匀核）的特性差异进行了详尽的对比，并着重分析了带宽（Bandwidth）选择对估计结果的巨大影响。他清楚地阐述了带宽过大导致过度平滑、丢失细节，而带宽过小导致尖峰过多、引入过多噪音的权衡艺术。书中还穿插了一些非常及时的历史背景介绍，让读者了解这些方法是如何在统计学发展的关键节点上被发明出来的，这极大地丰富了阅读体验，让知识点不再是孤立的公式，而是有血有肉的学术成果。对于想要从事非线性建模或数据可视化工作的研究人员来说，这本书提供的非参数工具箱是极其完备且实用的。阅读体验上，页码跳转清晰，索引做得非常细致，需要快速定位特定检验方法的读者会感到非常方便。
评分很神奇的方法
评分传统的非参数的办法都很巧妙。作为教材不错，就是内容的确有些过时了。KDE等几个topic应该是非参最重要的部分之一了，花的篇幅太少。另外讲解也不是很细致。上这门课的时候是和非参数统计讲义一起看的。
评分传统的非参数的办法都很巧妙。作为教材不错，就是内容的确有些过时了。KDE等几个topic应该是非参最重要的部分之一了，花的篇幅太少。另外讲解也不是很细致。上这门课的时候是和非参数统计讲义一起看的。
评分很神奇的方法
评分传统的非参数的办法都很巧妙。作为教材不错，就是内容的确有些过时了。KDE等几个topic应该是非参最重要的部分之一了，花的篇幅太少。另外讲解也不是很细致。上这门课的时候是和非参数统计讲义一起看的。
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