本书在介绍非参数统计各个方法原理的基础上，使用R语言统计软件进行计算。本书内容主要包括：第一章绪论——作为全书的铺垫，第二章至第五章主要介绍单样本的非参数检验、两相关样本的非参数检验、两独立样本的非参数检验、多样本的非参数检验，第六章至第九章依次介绍尺度检验、相关性检验、列联表检验、分布检验，第十章为非参数密度估计与非参数回归简介，可作为拓展内容。
本书可作为数学、统计学和计算机专业大学生学习非参数统计的教材，也可作为对非参数统计感兴趣的研究者的参考资料。

第一章 绪论
第一节 变量与数据
第二节 关于统计检验
第三节 关于非参数统计
第四节 顺序统计量和秩统计量
第五节 统计软件的应用
练习题
第二章 单样本的非参数检验
第一节 符号检验和中位数的置信区间
第二节 Wilcoxon符号秩检验
第三节 游程检验
练习题
第三章 两相关样本的非参数检验
第一节 符号检验
第二节 Wilcoxon符号秩检验
练习题
第四章 两独立样本的非参数检验
第一节 Brown-Mood中位数检验
第二节 Wlicoxon（Mann-Whitney）秩和检验
练习题
第五章 多样本的非参数检验
第一节 Kruskal Wallis检验
第二节 Jonckheere-Terpstra检验
第三节 Friedman检验
第四节 Cochran检验
练习题
第六章 尺度检验
第一节 两独立样本的Siegel-Tukey方差检验
第二节 两样本尺度参数的MOOD检验
第三节 两样本及多样本尺度参数的Ansari-Bradley检验
第四节 两样本及多样本尺度参数的Fligner-Killeen检验
第五节 两样本尺度的平方秩检验
第六节 多样本尺度的平方秩检验
练习题
第七章 相关性检验
第一节 Spearman秩相关
第二节 Kendall秩相关
第三节 Kendall协和系数
练习题
第八章 列联表检验
第一节 列联表检验的有关问题
第二节 McNmar检验
第三节 Pearson χ2独立性检验
练习题
第九章 分布检验
第一节 单样本的Kolmogrov-Smirnon检验
第二节 双样本的Kolmogrov-Smirnon检验
练习题
第十章 非参数密度估计与非参数回归简介
第一节 核估计的定义
第二节 非参数回归
附表
附表1 组合数表(Nn)=CnN=N!/(N-n)!n!
附表2 标准正态分布右尾概率P(Z＞z0)=1-Φ(z0)
附表3 Wilcoxon符号秩统计量左尾概率表p=P(W≤ω)
附表4 wilcoxon(Mann-whitney)秩和统计量左尾概率表P(W≤ω∣m,n)
附表5 Kruskal-Wallis检验临界值万hα:P(H≥hα)≤α
附表6 Jonckheere-Terpstra检验临界值Jα表P(J≥Jα)≤α
附表7 Kendall协同系数（W）函数（右尾概率）表p=P(W≥ω)(k=3,b=2,…,10)（Friedman统计量Q=Wn(k-1)）
附表8 χ2分布临界值c表p（χ2≤c）=α
主要参考书目