Depende do que você quer dizer com "conciso", que tipo de nível de tratamento você está procurando (incluindo conceitos matemáticos versus intuição), que técnicas você deseja incluir.
Eu sugiro fortemente começar com livros e ler mais de um livro .
As " Estatísticas não paramétricas práticas " de Conover são boas, e eu definitivamente gostaria de incluir em qualquer lista.
As " estatísticas não paramétricas aplicadas " de Daniel são muito boas, razoavelmente abrangentes por seu tamanho.
Achei os " testes sem distribuição " de Neave e Worthington muito legíveis quando foram lançados (e de muitas maneiras ainda são). Atualmente, o código parece um pouco datado, mas, por outro lado, geralmente é legível o suficiente para ser traduzido. Se você pode encontrar, é uma boa introdução; vale a pena comprar em segunda mão, se você não comprar de novo.
Existem dezenas de bons livros, alguns mais antigos que os três que mencionei, outros mais novos; alguns podem ser melhores para você do que qualquer um que eu mencionei. Começava com uma biblioteca universitária e procurava em pesquisas com termos como os títulos acima e, se possível, ver o que há por perto.
Leia alguns deles e encontre vários que você gosta.
Quando fiz não parametria na graduação, havia algo como oito livros na leitura recomendada, talvez mais. Cada um deles tinha algo que a maioria dos outros não possuía. Estou feliz por ter olhado para todos eles.
Glen_b -Reinstate Monica
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Fiquei surpreso ao não ver todas as estatísticas não paramétricas de Larry Wasserman mencionadas.
Eu acho que é um ótimo livro de tamanho relativamente conciso. Especialmente se alguém já tem alguma experiência em estatística paramétrica, este livro oferece uma visão muito nova sobre " métodos estatísticos que visam manter o número de suposições subjacentes o mais fraco possível ". Achei menos prolixo que outros livros de introdução / cartilha; isso pode ser bom ou ruim, dependendo das preferências. O único "delta" contido neste livro é que ele realmente não cobre testes de classificação.
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