<p> 本书是Good2005最新力作，主要阐述统计学假设检验中的置换(Permutation)方法, 大家知道现代统计学统计量的分布，特别是在假设检验中检验统计量的分位数(临界值)是非常重要的，但是统计量往往由于构造复杂，不能有精确分布，而只能借助于大样本理论，得到渐进分布。然而，渐进分布若收敛速度太慢(很多时候都不快)，往往在实用中失效或效果太差；此时bootstrap方法派上用常</p><p>本书集中于一些常见的假设检验问题，并对置换方法作了一个简明扼要的介绍，对于初学者或者有一定基础的理论和实用工作者，都有不容忽视的借鉴价值，希望本书对大家真有帮助。</p><p></p><p><br/></p><p></p><p></p>

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