非参数统计是21世纪统计理论的三大发展方向之一。标准的参数方法强烈地依赖于对数据分布的假设，而非参数统计对模型要求甚少，不假定特定的总体分布，因此更加简单、稳健和适用。随着计算工具的发展，非参数统计模型在许多领域中越加广泛的应用。非参数统计不仅是统计类学科的必修课，也是统计应用工作者必须掌握的基本方法和思想。本书从问题背景与动机、方法引进、理论基础、计算机R语言实现、应用实例等诸多方面来介绍非参数方法，其内容包括：基于秩检验的符号检验、Wilcoxon检验、Kendal相关、列联表、Kolmogorov-Smirnov检验、非参数密度估计和回归等。本书强调实用性的同时，也突出了应用方法与理论相结合。本书能作为非参数统计统计的教科书，同时也希望能够成为查询非参数统计中很有用方法的快捷参考书，用以了解如何实用很常用的非参数方法，并从中找到清晰的说明。