统计学基础12-秩和检验
文章目录
- 一. 秩和检验概述
- 1.1 秩
- 1.2 结
- 1.3 符号检验
- 1.4 连续项修正
- 二. 案例
- 2.1 符号检验-单个总体的中位数
- 2.2 符号检验-配对样本
- 2.3 符号检验的不足
- 三. Wilcoxon符号秩检验
- 参考:
一. 秩和检验概述
秩和检验(rank sum test)又称顺序和检验,它是一种非参数检验(nonparametric test)。它不依赖于总体分布的具体形式,应用时可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否已知,因而实用性较强。
1.1 秩
对n个数据按照从小到大的顺序排序,第一个数字秩为1,第二个数字秩为2,… ,最大的秩为n
例子:
7.3 | 6.1 | 2.4 | 12.3 |
---|---|---|---|
3 | 2 | 1 | 4 |
1.2 结
1.3 符号检验
符号: + , -
符号检验可以检验以下论断:
- 关于配对样本的论断
- 关于名词性数据的论断
- 关于一个总体的中位数论断
适用条件:
- 样本是随机样本
- 对总体分布不做要求
1.4 连续项修正
使用连续性分布去近似离散型分布时,为了取得更好的近似值,常常会做连续项修正。
二. 案例
2.1 符号检验-单个总体的中位数
68个低于98.6华氏度 符号为-
15个等于98.6华氏度 无符号,不记n
23个高于98.6华氏度 符号为+
pbinom 是R中求累积概率
pbinom(q,size,prob), q是特定取值,比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数,prob指每次实验成功发生的概率
- 零假设是 总体体温的中位数大于98.6 所以第一个参数是23
- 总体的n不记录为零的 所以第二个参数是:68+23 = 91
- 因为是预测中位数的概率,所以有一半数据大于,一半数据小于,0.5是概率。
最后求出来的概率很小,所以说零假设不成立,我们可以初步的认为总体体温的中位数小于98.6。
2.2 符号检验-配对样本
2.3 符号检验的不足
这种情况下,两组数据差异较大,但是结果是一样
三. Wilcoxon符号秩检验
为了解决符号检验的不足,引入了 Wilcoxon符号秩检验
参考:
- http://www.dataguru.cn/article-4362-1.html
统计学基础12-秩和检验相关推荐
- 【程序员眼中的统计学(12)】相关与回归:我的线条如何? (转)
阅读目录 目录 1 算法的基本描述 2 算法的应用场景. 3算法的优点和缺点 4 算法的输入数据.中间结果以及输出结果 5 算法的代码参考 6 共享 相关与回归:我的线条如何? 作者 白宁超 2015 ...
- 【程序员眼中的统计学(12)】相关与回归:我的线条如何?
相关与回归:我的线条如何? 作者 白宁超 2015年10月25日22:16:07 摘要:程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理.首先提到统计学,很多人认为是经济学或者数学的专利,与计算机 ...
- NumPy 快速入门系列:应用统计学基础概念、相关统计指标与NumPy的实现
NumPy 快速入门系列:应用统计学基础概念.相关统计指标与NumPy的实现 前言: 统计学导论: 统计学定义: 统计学分类: 统计学基本概念: 统计过程: 统计指标与NumPy: 用 Python ...
- 数据分析与数据挖掘 - 05统计概率 一 统计学基础运算
一 统计学基础运算 1 方差的计算 在统计学中为了观察数据的离散程度,我们需要用到标准差,方差等计算.我们现在拥有以下两组数据,代表着两组同学们的成绩,现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些.方差是 ...
- ios c语言头文件,iOS开发 -- C语言基础12(预处理指令)
iOS开发 -- C语言基础12(预处理指令) 宏定义 预处理指令简介 1.C语言在对源程序进行编译之前,会先对一些特殊的预处理指令作解释(比如之前使用的#include文件包含指令),产生一个新的源 ...
- 『Python基础-12』各种推导式(列表推导式、字典推导式、集合推导式)
# 『Python基础-12』各种推导式(列表推导式.字典推导式.集合推导式) 推导式comprehensions(又称解析式),是Python的一种独有特性.推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的 ...
- 统计学基础学习笔记:描述统计量
文章目录 一.统计学基础 二.描述统计量 三.数据文件 四.绘制直方图与折线图 五.数据的位置 (一)基本概念 1.样本平均数(mean) (1)算术平均数 (2)几何平均数 2.中位数(median ...
- 统计学基础之数据分布
统计学基础之数据分布 学习几种常用的数据分布 1.正态分布 正态分布(Normal distribution),也称"常态分布",又名高斯分布.正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右 ...
- 5. 统计学基础2:协方差、相关系数、协方差矩阵
文章目录 1. 协方差 2. 相关系数[就是使 |协方差|<=1] 3. 协方差矩阵 1. 协方差 标准差和方差一般是用来描述一维数据的, 具体介绍见:5. 统计学基础1:平均值-四分位数.方差 ...
- 统计学基础——负二项分布的数字特征
统计学基础--负二项分布的数字特征 一.引言 二.负二项分布定义的引出与理解 2.1 实际意义 2.2 初始定义 2.3 重新定义"负"二项分布 2.3 推导前的知识准备 三.数字 ...
最新文章
- admin密码对应的MD5值,16位和32位,admin解密自己留着方便.
- android的oomkiller_Android分析之LowMemoryKiller
- python xlrd课程_python中xlrd模块的使用详解
- CSS之REM和EM的区别
- LeetCode60:Permutation Sequence
- C语言中动态数组的分配
- springboot17 集成SpringSecurity
- 署名用by还是from_介词专题|工作“到7点”是By 7pm还是Until 7pm?
- 欧姆龙, PLC CJ2M标准程序,一共控制12个伺服电机
- 安卓逆向_2 --- Androidkiller,apktool、dex2jar、jd-gui、jadx反编译工具 的 安装、设置及使用教程
- 关于推荐算法未来的思考:推荐诗与远方
- 批量大气校正高分2号(GF2)卫星数据
- 你有想过,如何用Hadoop实现【倒排索引】?
- 推荐你一款国产的倾斜摄影实景三维模型浏览器
- 【算法导论】生日悖论
- 基于python的梯度下降法的实现代码
- 字节顺序标记(BOM)详解
- 价值99!超级搜索工具,啥都能搜!
- 基于python爬虫————静态页面和动态页面爬取
- 视觉SLAM方向找工作经历