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秩检验统计量第29页,共50页,星期日,2025年,2月5日无结点秩的定义例题:某学院本科三年级有9个专业组成,统计每个专业学生每月消费数据如下,求消费数据的秩和顺序统计量的现值:300230208580690200263215520第30页,共50页,星期日,2025年,2月5日第31页,共50页,星期日,2025年,2月5日2.有结数据的秩设样本取自总体X的简单随机抽样,将数据排序后,相同的数据点组成一个“结”,称重复数据的个数为结长。例1:3.83.21.21.23.43.23.2解:结长为3。第32页,共50页,星期日,2025年,2月5日第33页,共50页,星期日,2025年,2月5日线性秩统计量第34页,共50页,星期日,2025年,2月5日线性符号秩统计量:第35页,共50页,星期日,2025年,2月5日非参数统计引言第1页,共50页,星期日,2025年,2月5日目录第一章引言第二章单样本检验第三章两样本位置和尺度检验第四章多样本检验第五章尺度检验第六章相关和回归第七章分布检验和拟合优度检验第八章列联表第九章非参数密度估计和非参数回归第2页,共50页,星期日,2025年,2月5日第一章引言第3页,共50页,星期日,2025年,2月5日主要内容1.统计的实践2.非参数统计方法简介3.参数统计过程与非参数统计的比较4.非参数统计的历史5.必要的准备知识第4页,共50页,星期日,2025年,2月5日1.统计的实践第5页,共50页,星期日,2025年,2月5日我们周围的世界符号和数据就是整个世界。数据繁衍,信息匮乏:观察数据激增,设计数据细分。数据的复杂性和不确定性的特点更为突出。数据分析方法和手段不足。第6页,共50页,星期日,2025年,2月5日统计的方法论就方法论而言,统计分析主要解决两方面的问题:寻找数据内部差异中共同的特征。寻找数据之间本质的差异。统计分析的目标是从数据中发现比数据本身更为有用的知识第7页,共50页,星期日,2025年,2月5日2.非参数统计方法简介第8页,共50页,星期日,2025年,2月5日参数方法定义:样本被视为从分布族的某个参数族抽取出来的总体的代表,而未知的仅仅是总体分布具体的参数值,推断问题就转化为对分布族的若干个未知参数的估计问题,用样本对这些参数做出估计或者进行某种形式的假设检验,这类推断方法称为参数方法。比如:(1)研究保险公司的索赔请求数时,可能假定索赔请求数来自泊松分布P(a);(2)研究化肥对农作物产量的影响效果时,平均意义之下,每测量单元(可能是)产量服从正态分布N(a,b).第9页,共50页,星期日,2025年,2月5日一个典型的参数检验过程1.总体参数Example:PopulationMean2.假定数据的形态为WholeNumbersorFractionsExample:HeightinInches(72,60.5,54.7)3.有很强的假定Example:正态分布4.例子:ZTest,tTest,?2Test第10页,共50页,星期日,2025年,2月5日一个例子:对两组学生进行语法测试,如何比较两组学生的成绩是否存在差异?第11页,共50页,星期日,2025年,2月5日非参数检验过程1.不涉及总体的分布Example:ProbabilityDistributions,Independence2.数据的形态各异定量数据定序数据Example:Good-Better-Best名义数据Example:Male-Female第12页,共50页,星期日,2025年,2月5日在不知总体分布的情况下如何利用数据所包含的信息呢?一组数据的最基本的信息就是次序.如果可以把数据点按大小次序排队,每一个具体数目都有它的在整个数据中(从最小的数起)的位置或次序,称为该数据的秩(rank).非参数统计的名字中的“非参数(nonparametric)”意味着其方法不涉及描述总体分布的有关参数;它被称为和分布无关(distribution—free),是因为其推断方法和总体分布无关;不应理解为与所有分布(例如有关秩的分布)无关.非参数方法第13页,共50页,星期日,202
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