非参数检验条件没有参数,因此就没有分布,利用数据等级之间的差距,依次赋值之后再用参数方法测试。将连续型变量转化为离散型变量,即顺序变量。与参数检验相比,正态分布较弱(p值有可能不显著,浪费信息,比如最大值不管是多大都设定为10,所以很好的抵消outlier影响),非正态分布用参数检验就是错误的,但是可以使用非参数检验。

Sign test:符号检验假定分布是二项分布,用中位数替代均值。

得到中位数,然后按照二项分布计算概率值,此时已经脱离原有数据。

注意:

符号秩检验(Wilcoxon signed rank test)针对两个有依赖的样本,使用条件是1.独立样本2.连续型变量。在相同rank的情况下均值作为最后的rank值:

Sign和rank比较下,Rank的赋值情况更多,比如1,2,3,4,5,6,而Sign 只有“+/-”,相当于“0,1”,所以rank更有power。

秩和检验(Wilcoxon rank sum test),针对两组都是相互独立的数据,数据长度也可能不一样。

比如:

例如:

都在接受区域内,所以接受H0。

两组以上的情况:

可重复的:

关于相关性检验:

非参数比参数相关系数更向1走。

Bootstrapping:将6个数再随机取样,比如取1000次,就自然成为一个1000个sample的分布,近似于正态分布,自然得到置信区间。

 

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