第五章 K个相关样本的非参数检验§5.1 几个概念在参数检验中我们常常对三个或三个以上的总体的均值进行相等性检验使用的方法是方差分析在非参数分析中也会遇到同样的问题检验多个总体的分布是否相同更严密的说当几个总体的分布相同的条件下讨论其位置参数是否相等方差分析过程需要假定条件F检验才有效可有时候所采集的数据常常不能满足这些条件像多样本比较时一样我们不妨尝试将数据转化为秩统计量因为秩统计量的分
第三章 两相关样本的非参数检验在实际生活中常常要比较成对数据比如比较两种处理如药物饮食材料管理方法等等有时要同时比较有时要比较处理前后的区别.例如某鞋厂比较两种材料的耐磨性如果让两组不同的人来实验则因为人们的行为差异很大所以不能进行公平的比较如果让某个样本的左右两只鞋分别用不同的材料作成实验的条件就很相似了所谓两个相关样本是指两样本之间存在着某种内在联系§3.1 符号检验基本方法设X和Y
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 K个样本的非参数检验第一节 Kruskal Wallis检验 第二节 Jonkheere-Terpstra 检验第三节 Friedman检验第四节 kendall-W检验第五节 Cochran检验 在参数检验中我们常常对三个或三个以上的总体的均值进行相等性检验使用的方法是方差分析在非参数分析中也会遇到同样的问
K个独立样本的非参数检验Kruskal Wallis检验方差分析过程需要若干条件F检验才有奏效可有时候所采集的数据常常不能满足这些条件事实上假使有一个条件不满足都会令我们陷入尴尬之中像两样本比较时一样我们不妨尝试将数据转化为秩统计量因为秩统计量的分布与总体分布无关可以摆脱总体分布的束缚在比较两个以上的总体时广泛使用的Kruckal-Wallis检验正是对两个以上的秩样本进行比较的非参数方法实
第三章 两独立样本的非参数检验 在单样本位置问题中人们想要检验的是总体的中心是否等于一个已知的值.但在实际问题中更受注意的往往是比较两个总体的位置参数比如两种训练方法中哪一种更出成绩两种汽 油中哪一个污染更少两种市场营销策略中那种更有效等等. 作为一个例子.我国沿海和非沿海省市区的人均国内生产总值(GDP)的1997年抽样数据如下(单位为元).沿海省市区为(Y1Y2…Y12)
第二章 单样本非参数检验在有了一个样本之后很自然地想要知道它所代表的总体的中心在哪里.例如在对人们的收入进行了抽样之后就自然要涉及人均收入和中间收入等概念.这就与统计中的对总体的均值(mean)中位数(median)和众数(mode)等位置参数的推断有关例如在知道总体是正态分布时要检验其均值是否为一个传统的基于正态理论的典型方法是t检验.它的检验统计量定义为 这里为样本均值而为样本
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第5讲 SPSS的非参数检验 在总体分布未知的情况下利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法称为非参数检验1§5.1 单样本的非参数检验1 总体分布的卡方检验目的:根据一个样本推断其来自的总体是否与某一理论分布相吻合统计量:2基本操作:Analyze→Nonparametric Test →Chi-Square例5.1
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章 两样本的非参数检验 第一节 Brown-Mood 中位数检验 第二节 Wlicoxon(Mann-Whitney)秩和检验第三节 成对样本符号检验第四节 成对样本Wlicoxon检验1 思考要点 各种方法的原理统计量以及相关的应用场合 什么是独立样本什么是成对样本2 在单样本位
第10章 非参数检验平时我们使用的统计推断方法大多为参数统计方法它们都是在已知总体分布的条件下对相应分布的总体参数进行估计和检验比如单样本u检验就是假定该样本所在总体服从正态分布然后推断总体的均数是否和已知的总体均数相同本节要讨论的统计方法着眼点不是总体参数而是总体分布情况即研究目标总体的分布是否与已知理论分布相同或者各样本所在的分布位置形状是否相同由于这一类方法不涉及总体参数因而称为非参
第十章 非参数检验记录了2880个婴儿的出生时刻数据如下表:时间间隔[01)[12)[23)[34)[45)[56)[67)[78)出生个数127139143138134115129113时间间隔[89)[910)[1011)[1112)[1213)[1314)[1415)[1516)出生个数12612212111913012511297在显著性水平下按法检验假设出生时刻是均匀分布的抽测2
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