本书是非参数统计教材, 内容从经典非参数统计推断到现代前沿, 包括基本概念、单一样本的推断问题、两独立样本数据的位置和尺度推断、多组数据位置推断、分类数据的关联分析、秩相关和分位数回归、非参数密度估计、一元非参数回归和数据挖掘与机器学习共计 9 章. 本书配有大量与社会、经济、金融、生物等专业相关的例题和习题, 还配置了一些实验或案例. 方便结合 R软件进行探索、研究. 本书可以作为高等院校统计、经济、金融、管理专业的本科生课程的教材, 也可以作为其他相关专业研究生的教材和教学参考书, 另外, 对广大从事与统计相关工作的实际工作者也极具参考价值.

王星，中国人民大学统计学院，数理统计教研室主任，副教授，北京师范大学数学系本科硕士，中国人民大学经济学博士，主要领域：非参数统计、数据挖掘、统计机器学习，主要研究领域：图模型、网络挖掘、文献评价和金融预测。

第 2版前言 习惯于用数据思考和决策的人都清楚 ,和二三十年前相比 ,现在的数据分析面临着更大的挑战 .在咨询领域 ,数据误解、噪声数据、快速成像所产生的危害呈指数增长 .研究显示 ,今天大数据分析所涉及的数据所呈现出的复杂特征并没有和几十年前小规模数据的特征有多大区别 .此外 ,数据分析工具和封装的程序越来越容易获得 ,令人兴奋的可视化技术越来越吸引年轻人的目光 ,越来越技术化的数据分析孤立于通过观察并依循数据特点而进行的分析之外 .这些现象都表明我们的学生在尊重数据特点做出正确分析决定的能力方面训练不足. 经过五年多的等待 ,《非参数统计》第二版终于面世了 ,我很欣慰 ,因为这次出版适逢大数据时代 ,算作是我和我的团队献给我一直深爱的数据分析事业的一份礼物吧！ 《非参数统计》第一版获得许多读者和同行青睐 ,第二版在保留第一版全部优点和特色基础上,作了许多优化、改进和创新 .这些优化、改进和创新包括： （1）内容进行了全面更新 ,勘误了每一章 ,扩充了 U统计量理论 ,添加了新的非参数回归内容. （2）可读性、易读性进一步提高 .为了做到这一点 ,我们对每一个章节的每一个句子 ,都经过了字斟句酌、反复推敲 ,尽可能使用短句子 ,同时 ,继续邀请优秀的本科生参与试读教材 ,充分听取他们的意见 ,力争使第二版的内容更加生动、深入浅出和言简意赅. （3）调整结构体系 ,将原来的第一章 R基础调整至附录 ,原来的十章依次分九章排列 ——为每一章添加了一个实验或案例 ,强调了结合问题背景根据复杂数据分布特点进行数据分析和信息解读的培养思想 .这些实验和案例可以激发学生的...