Mann-Whitney U检验

最新推荐文章于 2025-09-20 20:50:48 发布

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#大数据

这篇博客探讨了非参数统计中的Mann-Whitney U检验（Wilcoxon秩和检验），用于比较两独立样本的分布位置。作者展示了如何使用R进行检验，并通过实例解释了Wilcoxon秩和检验与符号秩检验的区别。此外，还介绍了Bootstrap方法来计算置信区间，并讨论了正态性和Mood检验。最终，通过不同类型的置信区间比较，验证了正态性假设，并用Moses检验确认了两样本方差的等同性。

一些准备

knitr::opts_chunk$set(tidy = TRUE, 
                      warning = FALSE,
                      message = FALSE)

setwd("C:/Users/213yi/Desktop/非参数统计/4-12")
library(showtext) #载入库
library(ggplot2)
library(MASS)
library(ggthemes)
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library(rJava)
library(xlsx)
library(epade)
library(MASS)
library(RColorBrewer)
library(datarium)

一些回答

有关MWU检验

补充：

我觉得Wilcoxon秩和检验和Wilcoxon符号秩检验蛮像的，一个是统计XorY的秩，一个是统计正or负样本的秩，有相似之处
Wx和Wy（在混合样本中的秩）为Wilcoxon秩和统计量
Wxy和Wyx称为Mann-Whitney统计量
Mann-Whitney检验（Mann-Whitney于1947年提出，不等样本）与两样本的Wilcoxon秩和检验（等样本）等价，因此也称为Wilcoxon-Mann-Whitney检验，或者Mann-Whitney-U检验
Wxy和Wyx是WMW秩和检验的统计量，可以构造服从正太分布的统计量
同样，也有连续性正太修正（±1/2）
R命令：wilcox.test(sample1,sample2,alt)通过exact（精确）和correct（正太连续