Kruskal-Wallis Test and Friedman test

深度解析前端开发技术栈

最新推荐文章于 2025-04-10 16:23:26 发布

转载最新推荐文章于 2025-04-10 16:23:26 发布 · 629 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/porco/p/4605556.html

本文深入探讨了前端开发领域的关键技术，包括HTML、CSS、JavaScript等核心语言，以及Vue、React、Angular等主流框架，旨在为开发者提供全面的技术指南。

转载于:https://www.cnblogs.com/porco/p/4605556.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30664051

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

R语言中的Kruskal-Wallis检验和Friedman检验

TechRoar的博客

08-25

1386

Kruskal-Wallis检验和Friedman检验是两种常用的非参数统计方法，用于比较多个组或处理之间的差异。通过检验结果中的p值，可以判断组之间是否存在显著差异。Kruskal-Wallis检验和Friedman检验是两种非参数统计方法，用于比较多个组或处理之间的差异。需要注意的是，Kruskal-Wallis检验适用于独立组设计，而Friedman检验适用于相关组设计。Kruskal-Wallis检验用于比较多个独立组之间的差异，而Friedman检验用于比较多个相关组之间的差异。

Kruskal-Wallis检验与Friedman检验：非参数统计中的秩和差异分析

2301_79331387的博客

08-11

1698

本文将介绍两种常用的非参数检验方法：Kruskal-Wallis检验和Friedman检验。Kruskal-Wallis检验和Friedman检验是非参数统计中用于比较多个组之间差异的方法。需要注意的是，在实际应用中，除了进行检验，还应该对结果进行解释，并根据具体的问题背景做出相应的决策。在这个示例中，我们有三个相关样本（Week 1、Week 2和Week 3），每个样本都有五个观测值。Kruskal-Wallis检验与Friedman检验：非参数统计中的秩和差异分析。二、Friedman检验。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【学习记录】列联表检验、Kruskal-Wallis检验、Friedman检验

weixin_51120349的博客

12-19

4091

那么，在每个数据集上将算法从好到坏排名，得到算法在各个数据上的名次，如果有多个算法在同一数据集上性能相同，则平分名次，数据集d3中算法b和c的准确率相同，所以将2、3名平分给b和c，所以b和c的名次都是(2+3)/2=2.5。在大样本情况下：ni>5时，N越大，kw在零假设下近似服从自由度为(k-1)的卡方分布，此时KW 统计量可利用卡方分布进行检验(其中Ri为每组的秩和，Ni为每组的样本个数)。卡方统计量构造的核心思想是：理论频率和实际频率差异的加权平均，这个差异越小，表示独立性越好；

R语言Kruskal Wallis检验以及Friedman检验

data+scenario+science+insight

08-12

5619

R语言Kruskal Wallis检验以及Friedman检验条件：各个样本是相互独立的随机；各个样本来自正态总体；具有方差齐性；用途：检验两个或多样本均数间的差异有无统计学意义；注：本均数的比较可以采用 t检验或 F检验，两个以上样本均数的比较只能用 F检验。回归方程的线性假设检验；检验两个因素或者多个因素之间有无交互作用；无法进行方差分析时：进行变量换，以达到方差齐或正态的要求；采用非参数法（秩和检验）；使用近似 F检验； # Krusk.

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

03-07

1934

在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。此时，非参数检验方法（如秩检验）成为更可靠的选择。本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验，包括其理论基础、公式推导、案例分析及Python实现。

我有3个组，18个样本，是否适合使用Kruskal-Wallis检验

热门推荐

weixin_45456209的博客

11-03

8万+

1.卡方检验的介绍卡方检验是非参数检验的一种，主要比较两个或两个以上的变量之间是否有关联性。也就是在一定显著水平下比较实际次数与理论（期望）次数的差异。卡方值越大代表差异越大，卡方值为0代表实际值完全符合理论值。 H0：实际值与理论值没有显著差异。卡方检验一般是对于无序分类变量在两组或多组之间的分布是否一致，除此之外，还有其他应用： 1.检验某种连续变量的分布是否与理论分布一致 2.检验某个分类变量的概率是否等于某个指定概率 3.检验某两个分类变量是否独立 4.检验某两种方法的结果是否一致参考：晋丹

非参数统计检验：Kruskal-Wallis H检验和Friedman检验

weixin_36300623的博客

04-10

578

本文深入探讨了非参数统计检验中的Kruskal-Wallis H检验和Friedman检验。这两种检验适用于比较多个独立或配对样本的数据分布是否相同。Kruskal-Wallis H检验用于独立样本，而Friedman检验则适用于配对样本。文章通过Python中的具体示例展示了如何实施这两种检验，并解释了如何根据检验结果判断样本分布的差异。

Kruskal-Wallis检验(H检验，非参anova1)及matlab代码

weixin_46271668的博客

04-22

1万+

Kruskal-Wallis检验(H检验，非参anova1)及matlab代码

【非参数统计04】多组数据位置推断：Kruskal-Wallis、Jonckheere-Terpstra、Friedman、调整秩和检验、Cochran、Durbin、FDR、Bon、BH、HC

weixin_45632492的博客

12-30

4193

目录导引4 多组数据位置推断4.1 方差分析基本概念4.2 多重检验问题4.2.1 FDR 控制4.2.1 Bonferroni 法则4.2.3 Benjamini-Hochberg-FDR 控制法4.3 HC高阶鉴定法4.4 Kruskal-Wallis 单因素方差分析4.5 Jonckheere-Terpstra 趋势性检验4.6 Friedman 秩方差分析法4.7 随机区组数据的调整秩和检验4.8 Cochran检验4.9 Durbin 不完全区组分析法这一个系列的笔记和整理希望可以帮助到正在学习

Medlar_CN的博客

11-03

3817

R之方差分析与秩和Kruskal-Wallis

Annaaphq的博客

08-14

3405

R语言方差分析与秩和Kruskal-Wallis

【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验（原理及代码）

TUTO_TUTO的博客

04-28

7793

自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎百度等）本文重点：Kruskal-Wallis检验(Kruskal-Wallis test),也称H检验【1.定义和简单原理】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】【4.多重比较（例：Dunn检验）】

Python实现Kruskal-Wallis秩和检验

uote_e的博客

08-12

860

kruskal函数的输入参数为待比较的组数据，输出结果为H值和p值。其中，H值表示差异程度的大小，p值表示是否拒绝原假设的显著性水平，一般取0.05或0.01。Kruskal-Wallis秩和检验是一种有效的非参数检验方法，在Python中使用SciPy库的stats模块可轻松实现。在Python中，我们可以使用SciPy库的stats模块来实现Kruskal-Wallis秩和检验。根据p值与显著性水平的比较关系来判断是否拒绝原假设，若p值小于显著性水平，则拒绝原假设，即三个组数据不来自同一总体。

非参检验学习笔记

m0_72410588的博客

05-06

826

非参检验是一种不依赖于总体分布的假设，直接对样本数据进行比较和判断的统计学检验方法。常用的非参数检验方法包括 Wilcoxon 秩次检验、Kruskal-Wallis 检验和 Friedman 检验等。在进行非参数检验时，需要注意样本容量大小、数据类型和假设检验的选择。

R语言实战笔记基本统计分析组间差异的非参数检验

ZY_Jack的博客

11-20

5298

组间差异的非参数检验若数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设，可使用非参数方法两组的比较 Mann-Whitney U检验两组数据独立时使用。用来判断一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大。 > library(MASS) > with(UScrime,by(Prob,So,median)) > wilcox.test(Prob~So,data = UScri...

Kruskal-Wallis Test: Definition, Formula, and Example

生信小博士的博客

05-13

509

Kruskal-Wallis Test: Definition, Formula, and Example A Kruskal-Wallis test is used to determine whether or not there is a statistically significant difference between the medians of three or more independent groups. This test is the nonparametric equivale

Kruskal-Wallis秩和检验

03-25

Kruskal-Wallis rank sum test data: value by group Kruskal-Wallis chi-squared = 10.36, df = 2, p-value = 0.0056 ``` 当$p$时拒绝原假设，说明至少有两组存在显著差异[^2]。 --- #### 3. 事后多重比较若...