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非參數統計檢驗方法整理

科技 更新时间:2025-01-18 20:28:31
非參數檢驗與參數檢驗的定義及兩者區别

答:參數統計是總體分布類型已知的,對其中某些未知的參數進行估計和檢驗的統計方法。

特點:依賴于特定的分布類型,比較的是參數。

非參數統計是不依賴于總體分布具體形式的統計方法。

特點:不受總體參數的影響,比較的是分布或分布位置,而不是參數。

非參數檢驗方法适用條件

1.總體分布類型未知或非正态(偏态)分布資料

2.有序或半定量資料、等級資料

3.數據兩端無确定的數值

4.無适當的變量轉換方法使之滿足參數統計條件(總體分布為正态分布、且方差相等)

非參數檢驗方法的優點和缺點

優點:

  • 适用範圍廣,使用靈活,不論樣本來自的總體分布形式如何,都可适用
  • 大多數計算簡便
  • 易與掌握和理解

但由于這種方法隻是利用了數據的秩次信息,因此當數據滿足參數檢驗的條件時,應首選參數檢驗,否則可能導緻檢驗效能降低

缺點:

①方法比較粗糙,檢驗效率低,犯第二類錯誤β的概率比參數檢驗大

②形狀不敏感,位置敏感

非參數統計檢驗方法整理(非參數檢驗方法簡答)1

非參數檢驗的主要推斷目的:

1.配對設計的符号秩和檢驗:推斷一個總體表達分布位置的中位數M(非參數)和已知M0是否有差别

2.兩樣本比較的秩和檢驗:推斷兩個或多個總體的分布是否有差别

兩獨立樣本比較的秩和檢驗适用條件

完全随機設計的兩個定量資料比較,若不滿足參數檢驗應用條件則用本方法。另外适合完全随機設計的兩個等級資料比較樣本量不同取小的為n。

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