《非參數(shù)統(tǒng)計(jì)》教學(xué)大綱

1、 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)教學(xué)大綱前言非參數(shù)統(tǒng)計(jì)課程是統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的選修專業(yè)課程，也是應(yīng)用性很強(qiáng)的一門(mén)數(shù)學(xué)課。它要以數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)為前期課程準(zhǔn)備。非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法是上世紀(jì)30年代中后期開(kāi)始形成并逐漸發(fā)展起來(lái)的.它是與“參數(shù)統(tǒng)計(jì)”相比較而存在，不依賴于總體分布及其參數(shù)，亦即不受分布約束的統(tǒng)計(jì)方法.非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法是統(tǒng)計(jì)中最常用的推斷方法之一。掌握非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的基本方法，能應(yīng)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法去解決實(shí)際問(wèn)題。設(shè)置本課程的目的是：通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握本學(xué)科的基本知識(shí)、基本概念、基本原理和基本方法；培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)思維能力和工作能力，培養(yǎng)重視原始資料的完整、準(zhǔn)確，對(duì)數(shù)據(jù)處理持嚴(yán)肅認(rèn)真的科學(xué)態(tài)度。學(xué)習(xí)本

2、課程的要求是：（1）對(duì)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的概念和方法有一個(gè)大致的了解，以便根據(jù)具體情況正確選用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法.（2）正確運(yùn)用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法處理實(shí)際數(shù)據(jù)資料.（3）把所學(xué)的統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識(shí)與所處理的實(shí)際問(wèn)題緊密結(jié)合起來(lái)，對(duì)計(jì)算結(jié)果給出合理的解釋，從而作出科學(xué)的定論.先修課程要求：數(shù)學(xué)分析，高等代數(shù)，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)本課程計(jì)劃40學(xué)時(shí)，2學(xué)分選用教材：吳喜之編著，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，1999教學(xué)手段：課堂講授為主，習(xí)題課與討論課為輔考核方法：考試教學(xué)進(jìn)程安排表周次學(xué)時(shí)數(shù)教學(xué)主要內(nèi)容教學(xué)環(huán)節(jié)備注12什么是非參數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類型講課12對(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中某些概念的回顧順序統(tǒng)計(jì)量，秩講課22符號(hào)檢驗(yàn)Wilcoxon符

3、號(hào)秩檢驗(yàn)講課22正態(tài)記分檢驗(yàn)Cox-Stuart趨勢(shì)檢驗(yàn)講課32Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)Wilcoxon秩和檢驗(yàn)有關(guān)的置信區(qū)間講課32正態(tài)記分檢驗(yàn)講課42Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)正態(tài)記分檢驗(yàn)講課42完全區(qū)組設(shè)計(jì)：Friedman秩和檢驗(yàn)不完全區(qū)組設(shè)計(jì)：Durbin檢驗(yàn)講課52兩獨(dú)立樣本的Siegel-Tukey方差檢驗(yàn)兩樣本尺度參數(shù)的Mood檢驗(yàn)講課52Fligner-Killeen檢驗(yàn)兩樣本尺度的平方秩檢驗(yàn)講課62Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)Kendall相關(guān)檢驗(yàn)講課62多元變量的Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)Theil回歸和最小中位數(shù)二乘回歸講課72Kolmogorov檢驗(yàn)Sm

4、irnov兩樣本檢驗(yàn)講課72擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二維列聯(lián)表的齊性和獨(dú)立性的檢驗(yàn)講課82低維列聯(lián)表的Fisher精確檢驗(yàn)對(duì)數(shù)線性模型與高維列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)簡(jiǎn)介講課82非參數(shù)密度估計(jì)講課92非參數(shù)回歸其他非參數(shù)回歸方法簡(jiǎn)介講課92穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)介講課102復(fù)習(xí)習(xí)題課102隨堂考試考試第一章引言一、學(xué)習(xí)目的通過(guò)本章的學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)統(tǒng)計(jì)、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)以及計(jì)算機(jī)軟件應(yīng)用有一般的了解，并對(duì)一些初等統(tǒng)計(jì)內(nèi)容進(jìn)行回顧.通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，應(yīng)清楚非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的研究對(duì)象，了解計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件的簡(jiǎn)單應(yīng)用；通過(guò)對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)、檢驗(yàn)等的簡(jiǎn)單回顧，掌握這些常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法；了解漸進(jìn)相對(duì)效率（ARE）和局部最優(yōu)勢(shì)（LMP）檢驗(yàn)，順序統(tǒng)計(jì)量，秩，線

5、性秩統(tǒng)計(jì)量和線性記分等問(wèn)題.二、課程內(nèi)容11統(tǒng)計(jì)的實(shí)踐12關(guān)于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)要介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)與參數(shù)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類型，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)相對(duì)于參數(shù)統(tǒng)計(jì)的幾個(gè)突出特點(diǎn)。1.3假設(shè)檢驗(yàn)回顧1.4檢驗(yàn)回顧對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)及檢驗(yàn)的方法進(jìn)行回顧，并且介紹了非參數(shù)統(tǒng)計(jì)中常見(jiàn)的檢驗(yàn)的一些簡(jiǎn)單背景，包括基于隨機(jī)化模型的檢驗(yàn)，關(guān)于離散分布的列聯(lián)表檢驗(yàn)。1.5熟悉手中的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)變換QQ圖的介紹。數(shù)據(jù)變換的指數(shù)型變換，Box-Cox變換。1.6漸近相對(duì)效益;局部最優(yōu)勢(shì)檢驗(yàn)比較兩種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法好壞的標(biāo)準(zhǔn)：漸近相對(duì)效益（ARE）；局部最優(yōu)勢(shì)檢驗(yàn)(LMP).1.7順序統(tǒng)計(jì)量，秩，線性統(tǒng)計(jì)量及正態(tài)記分簡(jiǎn)介順序統(tǒng)計(jì)量、分位數(shù)、極差

6、的概念，順序統(tǒng)計(jì)量的分布函數(shù)。秩統(tǒng)計(jì)量，線性秩統(tǒng)計(jì)量，正態(tài)記分。1.8計(jì)算機(jī)軟件的應(yīng)用介紹常用的統(tǒng)計(jì)計(jì)算軟件及應(yīng)用。三、教學(xué)基本要求理解：非參數(shù)統(tǒng)計(jì)與參數(shù)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別。掌握：順序統(tǒng)計(jì)量、分位數(shù)、極差，秩統(tǒng)計(jì)量，線性秩統(tǒng)計(jì)量，正態(tài)記分，漸近相對(duì)效益（ARE）。了解：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類型，常用的統(tǒng)計(jì)計(jì)算軟件。四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)手段（一）重點(diǎn)、難點(diǎn)1比較兩種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法好壞的標(biāo)準(zhǔn)：漸近相對(duì)效益（ARE）2順序統(tǒng)計(jì)量的分布函數(shù)。3秩統(tǒng)計(jì)量，線性秩統(tǒng)計(jì)量，正態(tài)記分。（二）教學(xué)手段課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合五、思考與練習(xí)思考：非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法相對(duì)于與參數(shù)統(tǒng)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。第二章單樣本模型一、學(xué)習(xí)目的單樣本非參數(shù)統(tǒng)

7、計(jì)方法是用來(lái)檢驗(yàn)只需抽取一個(gè)樣本的假設(shè).通過(guò)本章內(nèi)容的學(xué)習(xí)，要掌握單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)的各種方法，能用符號(hào)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)單樣本總體中位數(shù)的置信區(qū)間。掌握正態(tài)記分檢驗(yàn)，Cox-Stuart趨勢(shì)檢驗(yàn)。二、課程內(nèi)容21符號(hào)檢驗(yàn)和有關(guān)的置信區(qū)中心位置的估計(jì)（樣本均值，中位數(shù)，中列數(shù)，眾數(shù)）；符號(hào)檢驗(yàn)的方法；基于符號(hào)檢驗(yàn)的中位數(shù)置信區(qū)間。22Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)，點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)，基于Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)的點(diǎn)估計(jì)和置信區(qū)間。23正態(tài)記分檢驗(yàn)正態(tài)記分統(tǒng)計(jì)量，Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)2.4Cox-Stuart趨勢(shì)檢驗(yàn)三、教學(xué)基本要求理解：正態(tài)記分檢驗(yàn)。掌握：中心位置的

8、估計(jì)；符號(hào)檢驗(yàn)的方法；Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)。了解：Cox-Stuart趨勢(shì)檢驗(yàn)。四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)手段（一）重點(diǎn)、難點(diǎn)1符號(hào)檢驗(yàn)的方法2正態(tài)記分檢驗(yàn)（二）教學(xué)手段課堂講授與討論課、習(xí)題課相結(jié)合五、思考與練習(xí)思考：.在某保險(xiǎn)種類中，一次關(guān)于1998年的索賠數(shù)額（單位：元）的隨機(jī)抽樣為（按升冪排列）4632，4728，5052，5064，5484，6972，7596，9480，14760，15012，18720，21240，22836，52788，67200.已知1997年的索賠數(shù)額的中位數(shù)為5064元.（1）是否1998年索賠的中位數(shù)比前一年有所變化？能否用單邊檢驗(yàn)回答這個(gè)問(wèn)題？（2

9、）利用符號(hào)檢驗(yàn)來(lái)回答（1）的問(wèn)題（利用精確的和正態(tài)近似兩種方法）.（3）找出基于符號(hào)檢驗(yàn)的95%的中位數(shù)的置信區(qū)間.第三章兩樣本位置模型一、學(xué)習(xí)目的某種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法應(yīng)用時(shí)，不僅與數(shù)據(jù)的測(cè)量層次有關(guān)，還與抽樣的特點(diǎn)有關(guān).在抽取樣本時(shí)有兩種形式：相關(guān)的和獨(dú)立的.通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，要掌握兩個(gè)相關(guān)與獨(dú)立樣本的各種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法.二、課程內(nèi)容31Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)，Pearson()檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。32Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和檢驗(yàn)有關(guān)的置信區(qū)間Mann-Whitney- Wilcoxon統(tǒng)計(jì)量，秩統(tǒng)計(jì)量的性質(zhì)，Wilcoxon秩和檢驗(yàn)（Ma

10、nn-Whitney檢驗(yàn)）。33正態(tài)記分檢驗(yàn)三、教學(xué)基本要求掌握：Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)，Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，正態(tài)記分檢驗(yàn)。了解：Pearson()檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)手段（一）重點(diǎn)、難點(diǎn)1Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)2Wilcoxon秩和檢驗(yàn)（Mann-Whitney檢驗(yàn)）。3正態(tài)記分檢驗(yàn)（二）教學(xué)手段課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合五、思考與練習(xí)在研究計(jì)算器是否影響學(xué)生手算能力的實(shí)驗(yàn)中，13個(gè)沒(méi)有計(jì)算器的學(xué)生（A組）和10個(gè)擁有計(jì)算器的學(xué)生（B組）對(duì)一些計(jì)算題進(jìn)行手算測(cè)試.這兩組學(xué)生得到正確答案的時(shí)間（分鐘）分別如下：A組：28 20 20 27 31 29 25 1

11、9 16 24 29 16 29；B組：40 31 25 29 30 25 16 30 39 25.能否說(shuō)A組的學(xué)生比B組的學(xué)生算得更快？利用所學(xué)的檢驗(yàn)來(lái)得出你的結(jié)論.并找出所花時(shí)間的中位數(shù)的差的點(diǎn)估計(jì)和95%置信度的區(qū)間估計(jì).第四章多樣本分類數(shù)據(jù)模型一、學(xué)習(xí)目的多樣本的問(wèn)題是統(tǒng)計(jì)中最常見(jiàn)的一類問(wèn)題.通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，要掌握在獨(dú)立的條件下，能利用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)和Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)來(lái)處理兩種（有序與否）備擇假設(shè)情況.在各樣本不獨(dú)立時(shí)，如果是完全區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)，能利用Friedman檢驗(yàn)和Page檢驗(yàn)來(lái)處理對(duì)應(yīng)兩種（有序與否）備擇假設(shè)情況.同時(shí)，了解Coreh

12、ran檢驗(yàn)與Durbin檢驗(yàn).二、課程內(nèi)容41Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)42正態(tài)記分檢驗(yàn)正態(tài)記分檢驗(yàn)舉例。43Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)Kruskal-Wallis統(tǒng)計(jì)量，獨(dú)立樣本條件下的Kruskal-Wallis檢驗(yàn)。44區(qū)組設(shè)計(jì)分析回顧區(qū)組的概念，區(qū)組設(shè)計(jì)分析回顧。45完全區(qū)組設(shè)計(jì)：Friedman秩和檢驗(yàn)Friedman檢驗(yàn)，F(xiàn)riedman檢驗(yàn)和通常正態(tài)假定下方差分析相比較的ARE。46完全區(qū)組設(shè)計(jì)：Page檢驗(yàn)Cochran檢驗(yàn)。Page檢驗(yàn)。三、教學(xué)基本要求理解：Friedman檢驗(yàn)和Page檢驗(yàn)。了解：Corehran檢驗(yàn)。四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)手段

13、（一）重點(diǎn)、難點(diǎn)1Kruskal-Wallis檢驗(yàn)和Jonckheere-Terpstra檢驗(yàn)2Friedman檢驗(yàn)和Page檢驗(yàn)（二）教學(xué)手段課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合五、思考與練習(xí)對(duì)5種含有不同百分比棉花的纖維各作8次抗拉強(qiáng)度試驗(yàn)，結(jié)果如下表所示（單位：g/cm2）:試問(wèn)不同棉花百分比的纖維的平均抗拉強(qiáng)度是否一樣？利用Kruskal-Wallis法和正態(tài)記分法進(jìn)行檢驗(yàn).在適當(dāng)調(diào)換次序之后，用Jonckheere-Terpstra法檢驗(yàn)有序備擇假設(shè)的情況.寫(xiě)出上面檢驗(yàn)的零假設(shè)和備擇假設(shè).棉花百分比（%）15 20 25 3035411 1268 1339 1480 986 705 846 119

14、8 1198 775 493 1057 1339 1268 493 634 916 1198 1480 775 634 1057 1339 1268 352 846 1127 916 986 352 564 775 1480 1127 564 705 634 1268 1480 423第五章尺度檢驗(yàn)一、學(xué)習(xí)目的位置參數(shù)描述了總體分布的位置，而描述總體概率分布散布程度的參數(shù)為尺度參數(shù).對(duì)于兩獨(dú)立樣本，關(guān)于尺度參數(shù)的檢驗(yàn)有F-檢驗(yàn)、極差比檢驗(yàn)、對(duì)數(shù)F-檢驗(yàn)及方差大樣本檢驗(yàn)等等.但是，當(dāng)總體分布不是正態(tài)或有嚴(yán)重污染時(shí)，上述F-檢驗(yàn)就不一定合適了.通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，要求掌握檢驗(yàn)尺度參數(shù)是否相等的各種非參

15、數(shù)方法.二、課程內(nèi)容51兩獨(dú)立樣本的Siegel-Tukey方差檢驗(yàn)Siegel-Tukey檢驗(yàn)思想，Siegel-Tukey檢驗(yàn)過(guò)程。52兩樣本尺度參數(shù)的Mood檢驗(yàn)Mood統(tǒng)計(jì)量，Mood檢驗(yàn)過(guò)程。53兩樣本及多樣本尺度參數(shù)的Ansari-Bradley檢驗(yàn)Ansari-Bradley檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，方差修正公式，兩樣本及多樣本Ansari-Bradley檢驗(yàn)。54兩樣本及多樣本尺度參數(shù)的Fligner-Killeen檢驗(yàn)Fligner-Killeen檢驗(yàn)過(guò)程，可查表或用統(tǒng)計(jì)軟件得到結(jié)論。三、教學(xué)基本要求理解：Siegel-Tukey檢驗(yàn)過(guò)程。掌握：Mood檢驗(yàn)，Ansari-Bradley檢

16、驗(yàn)。四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)手段（一）重點(diǎn)、難點(diǎn)1Mood檢驗(yàn)2 Ansari-Bradley檢驗(yàn)（二）教學(xué)手段課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合五、思考與練習(xí)1.兩個(gè)村子的農(nóng)民年收入分別為（單位：元）：A村：321 266 256 386 330 329 303 334 299 221 365 250 258 342 243 298 238 317B村：488 593 507 428 807 342 512 350 672 589 665 549 451 492 514 391 366 469按照這兩個(gè)樣本，兩個(gè)村子的收入是否有不同？估計(jì)這個(gè)差別.兩村的貧富差距是否類似？請(qǐng)檢驗(yàn).第六章相關(guān)和回歸一、學(xué)習(xí)

17、目的相關(guān)方法是被用來(lái)確定兩個(gè)或更多個(gè)變量之間的線性關(guān)系的強(qiáng)度；它是最廣泛應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)方法之一；也是許多統(tǒng)計(jì)研究領(lǐng)域的出發(fā)點(diǎn)或基石。在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法中，兩變量的相關(guān)是由相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量的。通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，掌握兩個(gè)或多個(gè)樣本相關(guān)的各種測(cè)定方法，及判斷總體是否存在真實(shí)相關(guān)關(guān)系的相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。同時(shí)，要求掌握各種回歸的方法。二、課程內(nèi)容61Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)Spearman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，Spearman檢驗(yàn)過(guò)程。62Kendall相關(guān)檢驗(yàn)Kendall相關(guān)系數(shù)定義，Kendall統(tǒng)計(jì)量，Kendall相關(guān)檢驗(yàn)過(guò)程。63多元變量的Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)Kendall協(xié)同系數(shù)的定義，Kenda

18、ll協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)。64Theil回歸和最小中位數(shù)二乘回歸介紹了三種擬合線性模型的回歸方法（最小二乘法，Theil方法和最小中位數(shù)二乘法）的思想，并將三種方法進(jìn)行了比較。65基于Theil方法的檢驗(yàn)和置信區(qū)間Theil方法的檢驗(yàn)和置信區(qū)間。三、教學(xué)基本要求理解：Spearman檢驗(yàn)掌握：Kendall相關(guān)檢驗(yàn)，Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)，三種擬合線性模型的回歸方法了解：Theil方法的檢驗(yàn)和置信區(qū)間。四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)手段（一）重點(diǎn)、難點(diǎn)1Spearman檢驗(yàn)2Theil回歸和最小中位數(shù)二乘回歸（二）教學(xué)手段課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合五、思考與練習(xí)1.在對(duì)13個(gè)非同卵孿生兄弟所做的一個(gè)心理測(cè)驗(yàn)

19、的記分如下：218 139 178 189 46 166 237 254 145 211 157 167 175378 122 200 92 40 217 170 181 34 229 43 193 110檢驗(yàn)這些孿生兄弟的分?jǐn)?shù)是否相關(guān).第七章分布檢驗(yàn)和某些檢驗(yàn)一、學(xué)習(xí)目的在初等統(tǒng)計(jì)中，可以或者利用直方圖來(lái)直接判斷，或者用點(diǎn)圖（P-P圖或Q-Q圖）來(lái)判斷一個(gè)樣本是否來(lái)自一個(gè)已知的分布.當(dāng)然，這些描述性方法很不精確.通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，掌握分布檢驗(yàn)的各種方法，具體包括Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)和其改進(jìn)型Lilliefors檢驗(yàn)，歷史悠久的檢驗(yàn)等.二、課程內(nèi)容71Kolmogorov檢驗(yàn)

20、經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)定義，Kolmogorov統(tǒng)計(jì)量，Kolmogorov檢驗(yàn)73Smirnov兩樣本檢驗(yàn)Kolmogorov-Smirnov擬合優(yōu)度檢驗(yàn)74擬合優(yōu)度檢驗(yàn)Pearson統(tǒng)計(jì)量，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)過(guò)程。75二維列聯(lián)表的齊性和獨(dú)立性的檢驗(yàn)二維列聯(lián)表的齊性和獨(dú)立性的檢驗(yàn)舉例。76低維列聯(lián)表的Fisher精確檢驗(yàn)對(duì)觀察值數(shù)目不大的列聯(lián)表的齊性和獨(dú)立性問(wèn)題可用Fisher精確檢驗(yàn)，一些統(tǒng)計(jì)軟件包括了Fisher精確檢驗(yàn)的內(nèi)容。三、教學(xué)基本要求理解：二維列聯(lián)表的齊性和獨(dú)立性的檢驗(yàn)。掌握：Kolmogorov-Smirnov擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。了解：高維列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)。四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)

21、手段（二）重點(diǎn)、難點(diǎn)1Kolmogorov-Smirnov擬合優(yōu)度檢驗(yàn)2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（二）教學(xué)手段課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合第八章非參數(shù)密度估計(jì)和非參數(shù)回歸簡(jiǎn)介一、學(xué)習(xí)目的通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，了解非參數(shù)回歸和密度估計(jì)的幾種典型的方法，并對(duì)此研究方向有些直觀的印象.二、課程內(nèi)容81非參數(shù)密度估計(jì)直方圖估計(jì)，核估計(jì)，常用的核函數(shù)，k-近鄰估計(jì)，廣義k-近鄰估計(jì)82非參數(shù)回歸核回歸光滑，k-近鄰光滑83其他非參數(shù)回歸方法簡(jiǎn)介局部多項(xiàng)式擬合，局部加權(quán)散點(diǎn)光滑（簡(jiǎn)稱LOWESS）三、教學(xué)基本要求理解：k-近鄰估計(jì)，掌握：核估計(jì)，常用的核函數(shù)，核回歸光滑，了解：局部多項(xiàng)式擬合，局部加權(quán)散點(diǎn)光滑四、重點(diǎn)、難點(diǎn)提示和教學(xué)手段（一）重點(diǎn)、難點(diǎn)1核估計(jì)，k-近鄰估計(jì)2核回歸光滑，（二）教學(xué)