应用非参数统计.pdf
本书介绍非参数统计的基本概念和方法，其内容包括：预备知识，U统计量，基于二项分布的检验，列联分析，秩检验，检验的功效与渐近相对效率，概率密度估计，非参数回归，每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则，并给出一些典型例子，各章后面的习题侧重于应用。
非参数统计
现代非参数统计方法 张日权等 编著.pdf
现代非参数统计方法是统计学方法论的一个重要组成部分，《现代非参数统计方法》主要介绍若干经典的现代非参数统计方法，包括非参数密度估计、非参数回归方法、分位数回归和非参数似然方法(经验似然)。密度估计方面介绍一元和多元核密度估计；非参数回归方面介绍局部多项式估计的构造、理论性质和应用
连续时间金融模型的非参数统计分析.pdf
本书系统介绍了连续时间金融模型的非参数统计推断方法及其应用，主要包括一维扩散模型、时变扩散模型、多维扩散模型及随机波动率模型的非参数估计与模型设定检验问题的研究，并简要介绍了这些统计方法在投资目标设计与管理、动态金融风险度量以及期权定价等金融问题中的应用。
现代非参数统计.pdf
本书阐述现代非参数统计的方法和理论。内容包括：预备知识、非参数密度估计、条件密度估计、非参数回归、密度比模型、条件分位数估计共六章。
现代非参数统计.pdf
非参数估计方法是现代统计学中的重要方法,本书主要介绍非参数密度估计、非参数回归估计和经验似然方法.非参数密度估计的内容包括核密度估计、最近邻密度估计和频率插值密度估计,而非参数回归估计的内容包括随机设计权函数回归估计、固定设计权函数回归估计和混合相依样本下的回归估计.书中主要介绍
应用非参数统计（第二版） 薛留根 编著.pdf
本书介绍非参数统计的基本概念和方法，其内容包括预备知识、U统计量、基于三项分布的检验、列联分析、秩检验、检验的功效与渐近相对效率、概率密度估计、非参数回归每一章内容都看重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则，并给出一些典型例子.各章后面的习题侧重于应用.本书的特点是侧重于介绍非
现代非参数统计中的窗宽选择及应用.pdf
非参数回归是统计学的一个重要分支，其极具挑战性的重要环节就是“窗宽选择”。《现代非参数统计中的窗宽选择及应用》全面、系统、严格地阐明了非参半参数建模理论与方法，尽力反映复杂高维多元大数据非参数统计研究成果，利用统计学基础理论和方法来解决当代非参半参数统计窗宽选择的一些国际前沿问题