热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代常见非参数检验方法的统计假设
常见非参数检验方法的统计假设
2024-12-05
收藏

在统计分析中，非参数检验方法是一类不依赖于总体分布形式的假设检验方法。这些方法通常应用于处理总体分布未知或不符合特定分布假设（如正态分布）的情况。让我们深入探讨几种常见的非参数检验方法及其相关统计假设。

符号检验

符号检验是针对小样本情况设计的方法，通过比较观测值与中位数的符号来判断变化是否显著。其基本假设是样本数据来自对称分布，通常使用二项分布来计算p值，以确定是否拒绝原假设。

Wilcoxon符号秩检验

Wilcoxon符号秩检验适用于连续型数据，通过计算数据的秩来检验样本之间的差异。其假设是两个样本来自具有相同分布的总体。

Mann-Whitney U检验

Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的分布是否存在显著差异。其零假设是两个样本来自同一总体，即没有显著差异。

Kruskal-Wallis H检验

Kruskal-Wallis H检验是一种多样本非参数检验方法，用于比较三个或更多独立样本的中位数是否相同。其假设是所有样本来自具有相同分布的总体。

卡方检验

卡方检验主要用于分类数据的独立性检验和拟合优度检验。它假设观察频数与期望频数之间没有显著差异，适用于名义或有序数据。

Friedman检验

Friedman检验作为单因素方差分析（ANOVA）的非参数替代方法，适用于重复测量数据。其假设是多个相关样本来自相同的总体。

Kolmogorov-Smirnov检验

Kolmogorov-Smirnov检验用于检验样本是否来自某个特定理论分布，或者两个样本是否来自相同的分布。其假设是样本来自已知分布或两个样本来自同一分布。

非参数检验方法具有灵活性和鲁棒性，尤其适用于样本量小、分布形态复杂或不符合正态分布假设的情况。然而，与参数检验相比，在数据满足正态分布假设时，非参数方法可能在效力上稍逊一筹。

这些非参数检验方法在统计推断中扮演着重要角色，为我们提供了应对不符合传统参数检验假设的数据的有效分析工具。

随着数据分析领域的不断发展，拥有CDA（Certified Data Analyst）认证将为您的职业生涯增光添彩。这一行业认可的资质不仅能够提升您的专业声誉，还为您的职业发展开启更广阔的可能性。持续学习和不断进步，让我们与数据紧密亲近，探索信息的无限可能！


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

非参数检验 正态分布 二项分布 假设检验 方差 统计推断 方差分析 统计分析

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇大数据的收集和存储过程
下一篇随机森林算法在大数据中的优势和不足
CDA考试动态
CDA报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询