• General description. 本课程是统计学专业本科的基础课,内容包括一样本方法, 两样本方法, 多样本方法, 成对比较与区组设计, 趋势与关联的检验,U统计量, 经验分布函数泛函和经验似然，非参数Bootstrap方法, 非参数回归, 密度估计, 其他方法.
• Prerequisites.概率论,数理统计,回归分析, R.
• Textbook.
  • 应用非参数统计, 薛留根, 科学出版社.
  • 现代非参数统计, 吴喜之译, 科学出版社.
  • 非参数统计讲义, 孙山泽, 北京大学出版社
  • Practical nonparametric statistics, Conover, W.J. 1999, 3rd edition. (实用非参数统计, 人民邮电出版社, 2006)
  • Nonparametric Statistical Inference, 5th Ed. Dickinson-Gibbons J, Chakraborti S, 2010
• Office hours. 周二下午2:30- 5:00
• Assignments & tests.每周交作业, 期末考试形式为笔试.
• 论坛
• 数据科学网： 网上作业提交 (知识点和作业答案)
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课件及讲义

• 第一讲: 参数统计与非参数统计:回顾与简介
  • 讲义(已更新)
  • 阅读材料：
  • Conover第一,二章; DC第一章
  • Introduction/Review of R
  • A History of Parametric Statistical Inference from Bernoulli to Fisher, 1713 to 1935"
• 第二讲: 基于二项分布的检验
  • R 代码
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新), 作业LaTeX 源文件
  • 阅读材料：
  • Conover或薛第三章
  • Binomial Distribution: Hypothesis Testing, Confidence Intervals (CI), and Reliability with Implementation in S-PLUS
  • Sign test
  • McNemar test
  • 研究论文阅读: Duan Y., Smith, E.P., Ye, K. (2006) Using Power Priors to Improve the Binomial, Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics Volume 11(2): 151-168
• 第三讲: 列联分析
  • R 代码
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • 阅读材料：
  • Conover或薛第四章
  • Association Between Variables
  • Fisher's Exact Test , When to use Fisher's exact test? ; Conditonal versus unconditional exact tests for comparing two binomials ; Yates's correction for continuity ,The Inadequacy of the Fisher Exact Test for Observational Data and a Principled Bayesian Alternative; Chi square test with both margins fixed
  • 研究论文阅读: Tan P, Kumar V., Srivastava J. (2002) Selecting the right interestingness measure for association patterns
• 第四讲: 秩检验
  • 秩统计量及其性质
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • 阅读材料：
  • Conover或薛第五章第一节
  • 孙第三章
  • 研究论文阅读: Abd-Elnaser S et al. (2007) A new change-point rank test, Journal of data science, 5:379-392
  • 位置参数的检验
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • R 代码
  • 阅读材料：
  • 薛第五章5.2和5.3节
  • Making Sense of Mann-Whitney Test for Median Comparison
  • Understanding the Uses for Mood’s Median Test
  • 尺度参数的检验
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • R 代码
  • 阅读材料：
  • 薛第五章5.4节
  • 研究论文阅读: A Comparative Study of Tests for Homogeneity of Variances, with Applications to the Outer Continental Shelf Bidding Data
  • 多组数据的位置参数检验
  • 作业: (pdf格式)作业(已更新) 作业2(已更新)
  • R 代码
  • 阅读材料：
  • 薛第五章5.5, 5.6节
  • 回归与方差分析第16章
  • Kruskal Wallis test; Jonckheere-Terpstra test
  • 秩相关分析
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • R 代码 IQEQ data
  • 阅读材料：
  • 薛第五章5.7节
  • Pearson correlation; Understanding correlation
  • 检验的功效和渐近相对效率
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • R 代码
  • 阅读材料：
  • 薛第6章
  • Asymtotic relative efficiency of two tests
• 第五讲: 非参数估计
  • U 统计量
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • 阅读材料：
  • 薛第2章
  • 与经验分布函数有关的估计
  • R 代码, nerve.dat
  • 作业: (pdf格式)作业 , Fijiquake(已更新)
  • 阅读材料：
  • 吴喜之第二章(Ch2 of All of Nonparametric Statistics)
  • Statistical functionals and delta method
  • Empirical Likelihood notes
  • A Review on Empirical Likelihood Methods for Regression
  • 研究论文阅读: Empirical likelihood for the two-sample mean problem
  • Bootstrap和Jackknife
  • R 代码 参考课件Bootstrap and Jackknife
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • 阅读材料：
  • 吴喜之第三章(Ch3 of All of Nonparametric Statistics)
  • 一些理论 Bootstrap and Jackknife Estimation of Sampling Distributions
  • Permutation test
  • Davison and Hinkley, Bootstrap Methods and Their Application
  • Efron, B. (1992) Jackknife-after-bootstrap standard errors and influence functions (with Discussion). Journal of the Royal Statistical Society, B, 54, 83–127.
• 第六讲: 非参数估计密度估计
  • 直方图
  • R 代码, stockres.txt
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • 阅读材料：
  • Histogram in wiki
  • Hardle et al. Nonparametric and Semiparametric models,Springer, 2004
  • 核密度估计
  • R 代码, stockres.txt, cps85.dat, kredit.dat
  • 作业: (pdf格式)作业 (已更新)
  • 阅读材料：
  • 薛第六章
  • Density Estimation
  • Hardle et al. Nonparametric and Semiparametric models,Springer, 2004
• 第七讲: 非参数回归
  • 核回归
  • R 代码, agg73sh.dat
  • 作业: (pdf格式)作业
  • 阅读材料：
  • Hardle et al. Nonparametric and Semiparametric models,Springer, 2004
  • 薛第8章
  • 其他回归方法
  • R 代码, bmd.txt, nmrresults.s
  • 作业: (pdf格式)作业
  • 阅读材料：
  • Hardle et al. Nonparametric and Semiparametric models,Springer, 2004
  • W.J.Braun's Nonparametric regression notes
  • Patrick Breheny's Spline and penalized regression note