本书是统计学专业的非参数统计教材，相比其他教材，本书有如下特点：
1．内容全面，结构合理。本书内容包括基于秩的经典非参数统计方法、列联分析方法、基于经验分布函数的方法以及现代非参数统计方法，从秩方法开始逐步过渡到现代非参数方法，由浅入深，较为全面地介绍了非参数统计的思想和应用。
2．例题丰富，讲解清晰。本书强调理论联系实际，通过实际例子讲授非参数统计思想。每个知识点都配有例题，并用R语言实现，所有代码都可在网上下载，读者可以很方便地通过复现结果或举一反三来加深理解。
3．难度适中，文献丰富。本书对概念进行详细讲解，同时尽量避免复杂的数学公式和推导。重要的理论结果放在习题中供读者参考。对于相关知识点的扩展则给出参考文献供读者学习。
易丹辉，中国人民大学统计学院教授、博士生导师、统计咨询中心主任。主要从事统计方法在经济、金融、保险、医疗、管理等领域的应用研究。讲授统计预测、预测动态、实验设计、 分类数据分析、金融风险分析技术、结构方程模型、时间序列分析、数据挖掘技术及应用等课程。
斯介生，中国人民大学统计学博士，杭州电子科技大学经济学院统计系教师。在《统计研究》等期刊发表多篇论文，主持和参与多个纵向和横向课题。多年来担任非参数统计、随机过程、统计机器学习等课程的主讲教师，深受学生好评。
第1章 导论
1.1测量的层次
1.2统计检验基本思想回顾
1.3非参数统计方法
1.4经验分布函数
1.5大样本近似时的连续性修正
1.6功效函数和检验的渐近相对效率
第2章 单样本非参数检验
2.1符号检验
2.2 Wilcoxon符号秩检验
2.3 游程检验
2.4 皮尔逊χ2拟合优度检验
第3章 两样本非参数检验
3.1 两个相关样本的非参数检验
3.2 两个独立样本的非参数检验
3.3 尺度检验
第4章 多样本非参数检验
4.1 Cochran Q检验及多重比较
4.2 Friedman检验及多重比较
4.3 Kruskal-Wallis检验及多重比较
第5章 非参数相关性度量
5.1斯皮尔曼秩相关
5.2肯德尔秩相关
5.3霍夫丁独立性检验
第6章 二维列联表
6.1列联分析的基本问题
6.2二维列联表中的χ2检验
6.3 PRE准则下二维列联表的相关性度量
第7章 高维列联表与对数线性模型
7.1三维列联表及其命名法
7.2三维列联表的独立性检验
7.3对数线性模型
第8章 基于经验分布函数的方法
8.1非参数Bootstrap
8.2 Kolmogorov-Smirnov检验
8.3 Kaplan-Meier估计与对数秩检验
第9章 概率密度函数的估计
9.1直方图与概率密度函数
9.2核密度估计
9.3概率密度的样条估计
第10章 非参数回归
10.1 基本思想
10.2 一元核回归
10.3 一元样条方法
10.4 可加模型
参考文献
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