非参数统计

作者: 水木葳蕤 | 来源:发表于2015-10-30 10:54 被阅读587次

    非参数统计与参数统计:

    非参数统计对总体假设较少,容易计算结果,稳定性高,而且具有广泛适应性。

    1、非参数统计比参数统计来说,不需要太多的假设,在不知道总体分布情况下可采用非参,而知道总体分布情况下则采用参数统计。

    2、非参数计算比较简单,在数据少的情况下可节省时间。

    3、非参不需要具备太多统计理论知识。

    参数与非参统计检验都是用来对总体和样本参数进行估计的。

    非参检验:

    单样本位置参数检验

    1、广义符号检验(与符号有关)

    2、wilcoxon符号秩检验(与符号大小有关)

    3、正态记分检验

    4、cox-stuart检验(配对、二项分布)

    5、随机游程检验(游程个数、m和n较大近似正态)

    两样本检验

    1、Brown-mood检验(与符号相关,超几何分布)

    2、wilcoxon(Mann-whiteney)秩和检验(符号大小相关)

    3、正态记分检验

    4、成对数据的检验(同一对象前后对比)

    5、kappa检验(两对象行动一致的不同比对、列联表)

    多样本模型

    1、kruskal-wails秩和检验(位置参数独立、大样本下卡方检验)

    2、正态记分检验

    3、jonckheere-terpstra检验

    4、完全区组设计friedman秩和检验(卡方检验)

    5、kendall协同系数检验

    6、完全区组设计二元响应cochran检验

    7、完全区组设计page检验(大样本下近似正态)

    8、不完全区组设计Durbin检验

    尺度检验

    1、两独立样本siegal-turkey方差检验

    2、两样本尺度参数的mood检验(z检验)

    3、两样本与多样本尺度参数的ansari-bradley检验

    4、两样本及多样本尺度残叔的flinger-killeen检验

    5、两样本尺度的平方秩检验(z检验)

    6、多样本尺度的平方秩检验(卡方检验)

    相关和回归

    1、spearman秩相关检验

    2、kendall τ检验

    3、theil非参回归和几种稳健回归

    分布检验和拟合优度卡方检验

    1、kolmogorov-smirnov单样本

    2、kolmogorov-smirnov两样本

    3、pearson 卡方拟合优度检验

    列联表

    1、二位列联表齐性和独立性卡方检验(chisq.test(x))

    2、低维列联表分fisher精确检验(fisher.test(x)超几何分布)

    23、对数线性模型与高维列联表独立性检验(三维)

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