非参数检验

统计学的假设检验可以分为参数检验和非参数检验,参数检验都是根据一些假设条件推算而来,当这些假设条件无法满足的时候,参数检验的效能会大打折扣,甚至出现错误的结果,而非参数检验通常是没有假设条件的,因此应用范围比参数检验要广. 非参数检验在不做任何假设的情况下,最大限度的使用样本信息,利用统计学.数学的方法和技巧构造统计量并加以检验,在某些情况下,非参数检验比参数检验拥有更高的效能,尽管如此,我们也不能一味的使用非参数检验,毕竟参数检验更加严谨,通常都是在数据不符合参数检验的条件是,才使用非参数检验

三人行,必有我师,是不是真有我师?三种不同类型的营销手段,最终的营销效果是否一样,随即区组秩和检验带你进入分析世界 今天跟大家讨论和分享一下:spss-Friedman 秩和检验-非参数检验-K个(多个)相关样本检验,下面以"数学,物理,生物"样本数据为例, 假设:H0:  数学,物理,生物三门课程的总体分布是相同的 H1:数学,物理,生物三门课程的总体分布是不相同的. 样本数据如下所示: 从上图可以看出:处理组为:3组 (假设用K表示)      区组为:5组 (我们只取前面的5组)

分类变量.连续变量分布的描述 bootstrap抽样.秩和检验探索变量关联:比较均值.独立样本 变量变换:P-P图 秩变换分析:个案排秩 Cox回归模型 方差分析实质是自变量含有分类变量的一般线性模型. 方差分析属于参数检验,有一定的假设条件.当不满足方差分析的假设条件时,就选择 (1)非参数检验(bootstrap抽样.秩和检验)方法-实际上是一种初判的方法: (2)或考虑变量变换,对变换后的变量进行方差分析:-应用广泛 (3)或变量变换无法解决时,考虑秩变换分析方法.即对原变量的秩次进行方差

https://www.douban.com/group/topic/11395706/ 作者:伊藤清 当我得知苏联伟大的数学家,84岁的 Andreyii Nikolaevich Kolmogorov 教授于1987年10月20日离开人世时,我感到像是失去了支柱那样悲哀与孤寂.在我还是学生时(1937年)读了他的名著<概率论的基本概念>之后,便立志钻研概率论,并持续了50年之久.对于我来说,Kolmogorov 就是我的数学基础. 我与 Kolmogorov 教授仅会过 3 次面.第一次是1

专业技术综合实践I课程报告 摘要 描述性统计分析是对一组数据的包括平均数.标准差.正态或偏态程度等特征进行分析.例如在本报告数据中对年龄进行了统计描述,分析了其分布基本符合正态分布.     回归分析是任何数据分析都必要的,它试图定量描述一个自变量和一个因变量之间的关系.线性和曲线回归分析,可用于预测相关变量的结果或对相关变量进行分类.在本项目中,通过回归模型分析了预选赛成绩与全国赛成绩的关系.在对全国赛成绩的影响因素的研究中,有预选赛成绩.年龄.性别.年度等因素考虑.然而在这个项目中,我们只研

卡方检验的功能与意义 SPSS的卡方检验是非参数检验方法的一种,其基本功能足通过样本的 频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或某种假设分布,这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或是说吻合程度来完成的. 相关数据 随机抽取100名某地新生婴儿性别.研究该地区新生婴儿男女比例是否存在明显的差别. 分析过程 分析-非参数检验-卡方 精确 选项 结果 描述性统计量 卡方检验频数表 卡方检验统计量表 卡方值是0.04,自由度是1,渐进显著性水平为0.841,远大于5%.所以该地区新生婴

一.描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势.离散趋势.偏度.峰度. 1.缺失值填充:常用方法:剔除法.均值法.最小邻居法.比率\回归法.决策树法. 2.正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验.常用方法:非参数检验的K-量检验.P-P图.Q-Q图.W检验.动差法. 二.假设检验 1.参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值.百分数.方差.相关系数等)进行的

由于在准备软考中级数据库系统工程师外加巩固SQL Server 2012,所以拖了好久一直没继续学R 下去 所以今天重开R 的战事 这次是关于基本统计分析的内容,即关于用于生成基本的描述性统计量和推断统计量的R 函数 首先,将着眼于定量变量的位置和尺度的衡量方式 然后将是生成类别型变量的频数表和列联表的方法(以及连带的卡方检验) 接下来将考察连续型和有序型变量相关系数的多种形式 最后转而通过参数检验(t检验)和非参数检验(Mann-Whitney U检验.Kruskal-Wallis检验)方法研

7.3相关 相关系数可以用来描述定量变量之间的关系.相关系数的符号(±)表明关系的方向(正相关或负相关),其值的大小表示关系的强弱程度(完全不相关时为0,完全相关时为1).除了基础安装以外,我们还将使用psych和ggm包. 7.3.1 相关的类型 1.Pearson.Spearman和Kendall相关 Pearson积差相关系数衡量了两个定量变量之间的线性相关程度.Spearman等级相关系数则衡 量分级定序变量之间的相关程度.Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量.