非参数统计

非参数统计Tag内容描述：<p>1、第三章,非参数统计,单一样本的推断问题,单一样本位置的点估计、置信区间估计和假设检验是参数统计推断的基本内容，其中t统计量和t检验作为正态分布总体期望均值的推断工具是我们熟知的。如果数据不服从正态分布，或有明显的偏态表现，应用t统计量和t检验推断，就未必能发挥较好的效果。,主要内容,第一节符号检验和分位数推断,基本概念符号检验是非参数统计中最古老的检验方法之一，最早可追溯到1701年一项。</p><p>2、第七章秩相关分析和秩回归,相关系数的度量,常用的相关系数有三种:,1.Pearson相关系数,2.Spearman秩相关系数,3.Kendall相关系数,7.1Spearman秩相关系数及检验,检验问题设样本来自总体：,设是在中的秩,是在中的秩。Spearman秩相关系数：秩相关系数可简化为：,检验,在零假设成立时，服从自由度为的t分布。时表示正相关。在存在重复数据的时候，可以采用平均秩，结不多。</p><p>3、P37.例2.1build.price-c(36,32,31,25,28,36,40,32,41,26,35,35,32,87,33,35);build.pricehist(build.price,freq=FALSE)#直方图lines(density(build.price),col=red)#连线#方法一：m-mean(build.price);m#均值D-var(build.price)#方差SD-sd(build.price)#标准差St=(m-37)/(SD/sqrt(length(build.price);t#t统计量计算检验统计量t=1 -0.1412332#方法二：t.test(build.price-37)#课本第38页例2.2binom.test(sum(build.price37),length(build.price),0.5)#课本40页例2.3P-2*(1-pnorm(1.96,0,1);P1 0.0499957。</p><p>4、胡雪梅,QQ:182048520E-mail：huxuem,第三章,数学与统计学院,单一样本的推断问题,主要内容,第一节符号检验和分位数推断,假设总体，是总体的中位数，对于假设检验问题：是待检验的中位数取值,定义:，则在零假设情况下，在显著性水平为的拒绝域为其中k是满足上式最大的k值。,例3.1.假设某地16座预出售的楼盘均价，单位(百元/平方米)如下表所示：3632312528364032。</p><p>5、第三章,非参数统计,单一样本的推断问题,单一样本位置的点估计、置信区间估计和假设检验是参数统计推断的基本内容，其中t统计量和t检验作为正态分布总体期望均值的推断工具是我们熟知的。如果数据不服从正态分布，或有明显的偏态表现，应用t统计量和t检验推断，就未必能发挥较好的效果。,主要内容,第一节符号检验和分位数推断,基本概念符号检验是非参数统计中最古老的检验方法之一，最早可追溯到1701年一项。</p><p>6、第三章 符号检验法3.1 符号检验函数 signtest格式 p = signtest(x) 原假设为x的中位数为0，显著性水平为0.05的双侧检验。p = signtest(x,m) 原假设为x的中位数为m，显著性水平为0.05的双侧检验。p = signtest(x,m，alpha) 原假设为x的中位数为m，显著性水平为alpha的双侧检验。p,h,stats = signtest(x,m,alpha)，当样本小于100时，stats只会显示sign,取x小于假设中位数m的个数与大于假设中位数m的个数的较小值，当样本容量大于或等于100时，stats还将显示zval，即正态统计量值。 k为大于中位数的个数，当k大于n/2时，取负号，当k小于n/2时。</p><p>7、第四章 符号和检验法函数 signrank格式 p = signrank(x) 原假设为x的中位数为0，显著性水平为0.05的双侧检验。p = signrank(x,m) 原假设为x的中位数为m，显著性水平为0.05的双侧检验。p = signrank(x,m，alpha) 原假设为x的中位数为m，显著性水平为alpha的双侧检验。p,h = signrank(.,alpha, alpha)例：p,h = signrank(.,alpha, 0.01)p,h,stats = signrank(.,method, exact)用精确的方法p,h = signrank(.,method, approximate)用正态近似的方法p,h,stats=signrank(x,y,alpha,0.01,method,exact。</p><p>8、非参数统计分析Nonparametric Tests菜单详解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，因而称为非参数统计方法。SPSS的的Nonparametric Tests菜单中一共提供了8种非参数分。</p><p>9、第十七章非参数统计(一),对总体参数(如总体均数)进行估计和检验，称为参数统计parametric statistics。 医学实践中，有许多资料不符合参数统计分析的要求，这时参数统计方法就不适用。需要一种不依赖总体分布类型，也不对总体参数进行统计推断的假设检验，称非参数检验nonparametric test 非参数检验的效率通常较低。能用参数检验的最好用参数检验,非参数统计方法的优点：对资料分布特征无特殊要求。以下均可用非参数统计： 不论样本所来自的总体分布形式如何，甚至是未知；(任意分布) 不能或未加精确测量的资料：如等级资料 只能以严重程。</p><p>10、第五章 两样本问题5.1a=hygepdf(0,22,11,12) hygepdf(1,22,11,12) hygepdf(2,22,11,12) hygepdf(3,22,11,12)a =0 0.00001701085292 0.00093559691083 0.01403395366244sum(a)ans =0.01498656142619hygecdf(3,22,11,12)ans =0.014986561426195.2.5P72x1=20.6 19.9 18.6 18.9 18.8 20.2 21 20.5 19.8 19.8 19.2 20.5;x2=21.3 17.6 17.4 18.5 19.7 21.1 17.3 18.8 17.8 16.9 18 20.1;format longp,h,stats=ranksum(x1,x2)p =0.04317169310436h。</p><p>11、R语言与非参数统计（核密度估计）,核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。 假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有多大。核密度估计的方法是这样的： 其中K为核密度函数, h为设定的窗宽。,核密度估计的原理其实是很简单的。在我们对某一事物的概率分布的情况下。 如果某一个数在观察中出现了，我们可以认为这个数的概率密度很大，和这个数比较近的数的概率密度也会比较大，而那些离这个数远的数的概率密。</p><p>12、第七章秩相关分析和秩回归,相关系数的度量,常用的相关系数有三种:,1.Pearson相关系数,2.Spearman秩相关系数,3.Kendall相关系数,7.1Spearman秩相关系数及检验,检验问题设样本来自总体：,设是在中的秩,是在中的秩。Spearman秩相关系数：秩相关系数可简化为：,检验,在零假设成立时，服从自由度为的t分布。时表示正相关。在存在重复数据的时候，可以采用平均秩，结不多。</p><p>13、第七章秩相关分析和秩回归,相关系数的度量,常用的相关系数有三种:,1.Pearson相关系数,2.Spearman秩相关系数,3.Kendall相关系数,7.1Spearman秩相关系数及检验,检验问题设样本来自总体：,设是在中的秩,是在中的秩。S。</p><p>14、第八章非参数密度估计,8.1非参数密度估计,直方图是最基本的非参数密度估计。假定有数据x1,x2,xn,将它由小到大排序，得到数据覆盖的区间(a,b)，对该区间等间距地分为k组，记为I1,I2,Ik，计算Ii中的频率ni/n。</p><p>15、第八章非参数密度估计 8 1非参数密度估计 直方图是最基本的非参数密度估计 假定有数据 x1 x2 xn 将它由小到大排序 得到数据覆盖的区间 a b 对该区间等间距地分为k组 记为I1 I2 Ik 计算Ii中的频率ni n 则密度估计为。</p><p>16、2020 1 20 1 第六章 非参数统计 版权所有BY统计学课程组 2020 1 20 2 第一节引言第二节单样本非参数检验第四节两样本的非参数检验第四节秩相关检验 第六章非参数统计 版权所有BY统计学课程组 2020 1 20 3 本章重点与。</p>