冲着给分好吹一下，快乐就是如此简单 >>更多

内容不多，挺实用，老师很认真的讲，但是那些证明大部分都不考。考前疯狂背公式就好了。一定要把最难背的都背过。划重点：越复杂的越要背。作业超少。考试全员低分，大力调分。最后，老师人真的不错。 >>更多

我于2020秋季在大三的时候选修了这门课。在经历了一个学期排长的狂轰滥炸后获得了一个不大好的分数。尽管如此我认为这门课也是一门很值得去学的课。课程内容：排长一学期讲的内容非常多而且有些杂，不过总结起来大概有以下一些东西：1. 非参数估计：包括分位数估计，统计泛函，Jackknife/Bootstra >>更多

助教好人。但给分是难以接受的。学的东西倒是非常有用的，所以非必修的还是来旁听更好。 >>更多

我是19年秋这门课的两位助教之一，尽力tex出了一些仅供参考的作业答案：home.ustc.edu.cn/~liweiyu/NP.html，希望毕业后主页尚能健在……18年的时候这门课只有约30人选，到了19年有80左右，似乎是因为研究生那边改了培养计划。一个月500包改书面作业/程序作业/大作业/ >>更多

本科期间最后一门统计类课程了，充满了未完待续的味道。比较后悔大三的时候没有去学研究生的非参数统计...从内容上说，这门课和一般意义上的“非参”不在同一个context，更像是数理统计后续章节的延续，是比较经典的非参数统计的内容（各种检验）；进一步的density estimation老师在期末也会提 >>更多

考试题型上面两位同学已经回忆得很充分了，毕竟是大四的课，估计也不会怎么变。（Kendall's tau的期望方差考了两次了，要不要背下来自己看着办吧）老师讲课也就那样，大概是因为即使讲得好，听课的人也不会多。。作业也不多，但居然要手算，太过分了，打开R Studio输几行代码多舒服。平时会有小测，所 >>更多

学习楼上先回顾一下2020.1.14下午的考试：第一题：提供学生减肥前后数据 检验学生减肥计划是否成功(单侧)三小题依次为：参数检验(t检验) 符号检验 Wilcoxon符号秩和检验(正态近似)第二题：提供A、B两种元件的半径数据 检验是否存在精度(尺度)差别(双侧)两小题依次为：参数检验(F检验) >>更多

来评一下新任张院长的课（手动微笑）。内容：一. 非参数估计，包括分位数估计，统计泛函，Jackknife and Bootstrap, 经验似然，U统计量。二. 核密度估计(KDE)及其他密度估计方法。三. 非参数回归，包括核回归，局部多项式（经济学最爱），样条。四. 半参数模型，包括部分线性模型， >>更多

课程内容上面的几位大佬已经写得很详细了，我仅从一个辣鸡的角度补充个人的几点看法。窃以为这门课的难度主要在workload上，比如说老师像开车一样的过ppt，比如说每周至少4道有时8道的作业题，又比如说11月初突然布置了一篇参考文献不少于20条的课程论文(ddl 12/1)。。。如果大四申请季选这门课 >>更多