非参数检验总结
假设分布和使用参数的统计测试称为参数测试，不假定分布或不使用参数的统计测试称为非参数测试。
非参数检验可适用于非正态分布的数据。
优势
适用于任何尺度，不要求总体数据满足正态分布。
容易计算----最初是在广泛使用计算机之前开发的
少作假设
不需要涉及总体参数
结果可能和参数程序一样精确。
缺点：可能浪费信息，比如，将数据从比率转换为序数比例尺。
1.符号检验-构建时需要信息少-置信区间宽
2.Wilcoxon符号等级检验-构建时需要信息多-置信区间窄
3.Wilcoxon秩和检验-对应双样本检验，检验量变成了秩和
比较
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H0 |
固定信息 |
随机信息 |
测试统计量 |
注 |
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| Sign |
“+”的概率与“-”的概率相同 |
非零差数 |
每一种差异的符号 |
“+S”数 |
理论上的二项分布 |
| Wilcoxon |
关于零的对称性 |
差异绝对值 |
每一种差异的符号 |
正秩和，就是“+”的个数 |
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| Mann |
来自同一分布的两组 |
两组中的等级 |
数据点的组成员 |
最小群的秩和 |
群随机分配 |