本书在引进每一个方法时，都通过数据例子来说明该方法的意义和使用过程，所有例题的计算和绘图都是由笔者完成的笔者还核算了每一章后面的所有习题。由于这些习题都只涉及基本概念和方法，相信读者完全可以独立完成，由于本书的基本原理和方法广泛适用于许多不同的领域，这里的例子和习题尽量取自不同的领域和学科，以扩展读者的思路。

第1章 引言
1.1 统计的实践
1.2 假设检验及置信区间的回顾
1.3 关于非参数统计
1.4 精确检验、统计模拟和标准渐近分布
1.5 顺序统计量、分位数和秩
1.6 渐近相对效率（ARE）
1.7 线性符号秩统计量和正态记分检验
1.8 用R和Python熟悉和分析手中的数据
1.8.1 R语言
1.8.2 Python语言
1.8.3 R和Python的主要区别
1.8.4 学哪一种语言：最好两种语言都学
1.9 习题
第2章 单样本位置检验
2.1 广义符号检验和分位数的置信区间
2.1.1 对分位点进行的广义符号检验
2.1.2 基于广义符号检验的中位数和分位点置信区间
2.2 中位数的wilcoxon符号秩检验、点估计和区间估计
2.2.1 中位数的Wilcoxon符号秩检验
2.2.2 中位数的点估计和置信区间
2.3 正态记分检验
2.4 Cox-Stuart趋势检验
2.5 关于随机性的游程检验
2.6 习题
第3章 两样本位置检验
3.1 两样本的Brown-Mood中位数检验
3.2 Wilcoxon秩和检验及两中位数差的置信区间
3.2.1 Wilcoxon秩和检验
3.2.2 两中位数差的点估计和区间估计
3.3 正态记分检验
3.4 成对数据的检验
3.5 McNemar检验
3.6 Cohen's Kappa系数
3.7 习题
第4章 多样本位置检验
4.1 Kruskal-Wallis秩和检验
4.2 正态记分检验
4.3 Jonckheere-Terpstlra检验
4.4 区组设计数据分析回顾
4.5 完全区组设计：Friedman秩和检验
4.6 完全区组设计：Kendall协同系数检验
4.7 完全区组设计：关于二元响应的Cochran检验
4.8 完全区组设计：Page检验
4.9 不完全区组设计：Durbin检验
4.10 习题
第5章 再抽样方法
5.1 概论
5.2 自助法
5.2.1 统计量的自助法分布
5.2.2 自助法置信区间
5.2.3 自助法假设检验
5.3 置换检验
5.3.1 从实例引入置换检验
5.3.2 置换检验相应于≠检验的优点
5.3.3 置换检验的一般步骤和几个例子
5.4 习题
第6章 列联表
6.1 二维列联表的齐性和独立性的x2检验
6.2 低维列联表的Fisher精确检验
6.3 对数线性模型与高维列联表的独立性检验简介
6.3.1 处理三维表的对数线性模型
6.3.2 假设检验和模型的选择
6.4 基于相对风险和胜算比的方法
6.4.1 两个比例的比较
6.4.2 Cochran-Mantel-Haenszel估计
6.5 习题
第7章 单调相关性
7.1 引言
7.1.1 关于“相关”
7.1.2 问题的提出
7.2 Spearman秩相关检验
7.3 Kendallr相关检验
7.4 Goodman-Kruskal's γ相关检验
7.5 Somers' d相关检验
7.6 习题
第8章 分布检验
8.1 问题的提出
8.2 Kolmogorov-Smirnov单样本分布及一些正态性检验
8.2.1 Kolmogorov-Smirnor单样本分布检验
8.2.2 关于正态分布的一些其他检验和相应的R程序
8.3 Kolmogorovr-Smirnov两样本分布检验
8.4 分布检验的局限性
8.5 习题
第9章 非参数密度估计和非参数回归简介
9.1 非参数密度估计
9.1.1 一元密度估计
9.1.2 多元密度估计
9.2 非参数回归
参考文献