《非参数统计》课程教学课件（PPT讲稿）第九章 非参数密度估计和非参数回归简介（图片版）

《非参数统计》课程教学课件（PPT讲稿）第八章 列联表（图片版）

1. Kolmogorov-Smirnov单样本检验及一些正态检验 2. Kolmogorov-Smirnov两样本分布检验 3. Pearson 拟和优度检验

6.1 Spearman秩相关检验 6.2 Kendall 相关检验 6.3 Goodman-Kruskal’s r 相关检验 6.4 Somers’ d 相关性检验 6.5 Theil非参数回归和几种稳健回归

5.1 两独立样本的Siegel-Tukey方差检验 5.2 两样本尺度参数的Mood检验 5.3 两样本及多样本尺度参数的Ansari-Bradley检验 5.4 两样本及多样本尺度参数的Fligner-Killeen检验 5.5 两样本尺度的平方秩检验 5.6 多样本尺度的平方秩检验

4.1 Kruskal-Wallis 秩和检验 4.2 正态记分检验* 4.3 Jonckheere-Terpstra检验样本不独立 4.4 区组设计数据分析回顾 4.5 完全区组设计：Friedman秩和检验 4.6 Kendall协同系数检验 4.7 完全区组设计：Cochran检验 4.8 完全区组设计：Page检验 4.9 不完全区组设计：Durbin检验

3.1 两样本Brown-Mood中位数检 3.2 Wilcoxon (Mann-Whitney)秩和检验的点估计和区间估计 3.3 正态记分检验 3.4 成对数据的检验 3.5 McNemar 检验 3.6 Cohen’s Kappa 系数

2.1 广义符号检验和 分位数的置信区间 2.2 Wilcoxon 符号秩检验 2.3 正态积分检验 2.4 Cox-Stuart 趋势检验 2.5 随机游程检验

《非参数统计》课程教学课件（PPT讲稿）第一章 引言 Nonparametric Statistics

01 ARIMAX模型 02 干预分析 03 伪回归 04 协整与误差修正模型 05 Granger因果检验