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非參數統計是21世紀統計理論的三大發展方向之一。標準的參數方法強烈地依賴於對資料分佈的假設，而非參數統計對模型要求甚少，不假定特定的總體分佈，因此更加簡單、穩健和適用。隨著計算工具的發展，非參數統計模型在許多領域中越加廣泛的應用。非參數統計不僅是統計類學科的必修課，也是統計應用工作者必須掌握的基本方法和思想。本書從問題背景與動機、方法引進、理論基礎、電腦R語言實現、應用實例等諸多方面來介紹非參數方法，其內容包括：基於秩檢驗的符號檢驗、Wilcoxon檢驗、Kendal相關、列聯表、Kolmogorov-Smirnov檢驗、非參數密度估計和回歸等。本書強調實用性的同時，也突出了應用方法與理論相結合。本書能作為非參數統計統計的教科書，同時也希望能夠成為查詢非參數統計中最有用方法的快捷參考書，用以瞭解如何實用最常用的非參數方法，並從中找到清晰的說明。
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