非参数检验

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原创 最新推荐文章于 2026-03-03 00:24:59 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
统计分析方法-非参数检验-python 记录一下自非参数检验的学习过程，如有不对请纠正。Cliff’s Delta表示两个组的效果大小，范围在-1到1之间：δ = 1 表示所有值在样本A中都大于样本B。δ = -1 表示所有值在样本B中都大于样本A。δ = 0 表示两个样本没有差异。具体的假设，例如δ>0.33时，则认为ES（effect size）较大。该检验用于评估在一组配对数据中的差异是否显著。适用于：1.两个配对样本。2.相关样本之间的比较。 阅读详情

一、定义

又称为任意分布检验，不考虑研究对象总体分布的具体形式，也不对总体参数进行统计推断；

仅仅依赖于数据观测值的相对大小（秩）等，通过检验样本所代表的总体分布形式是否一致来得出统计结论。

推断方法和分布无关。

二、优缺点

2.1 优点

  • 对总体假定较少，有广泛的适用性，结果稳定性较好
  • 针对几乎所有类型的数据形态（定类、定序）
  • 容易计算

2.2 缺点

  • 可能会浪费一些信息（特别当数据可以使用参数模型时）
  • 大样本手算麻烦
  • 一些表不易得到

2.3 和参数检验的对比

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三、常用的非参数检验方法

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3.1 相关定义

  1. 秩
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  2. 结：
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3.2 符号检验

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学习统计学之非参数检验 单样本的非参数检验 单样本的非参数检验是对单个总体的分布类型进行推断的方法，包括卡方检验、二项分布检验、k-s检验以及变量值随机性检验方法。 总体分布的卡方检验 卡方检验是根据样本数据，推断总体数据是否服从某一分布，即总体分布于期望分布之间是否存在显著性的差异，是一种吻合性的检验方法。它的原假设为样本来自的总体分布与所假设的分布无显著性差异。基本思想为在原假设成立的条件下，变量值落在一个子集中的概率值为p，则相应的期望频数为np，卡方检验是通过卡方统计量来获得实际的频数与期望频数之间的差距大小，从而根据相应 阅读详情

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