《非参数检验》ppt课件2

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1、作者贾俊平统计学统计学(第三版)20082008年8月对正确问题的近似答案，胜过对错的问题的精确答案。——JohnW.Tukey统计名言2008年8月第13章非参数检验13.1单样本的检验13.2两个及两个以上样本的检验13.3秩相关及其检验2008年8月学习目标非参数检验及其用途单样本的非参数检验方法两个及以上样本的非参数检验方法秩相关及其检验方法用SPSS进行非参数检验非参数检验与参数检验的比较2008年8月不同商圈的报纸发行量是否有差异？华夏时报》自称是中国第一份商圈社区报，精准覆盖北京636座写字楼(公寓)70000实名

2、精英读者的精神咖啡2005年8月29日的华夏时报公布了该报最新的发行量数据，并声明是“最新发行数据诚信公告”国贸—京广建国门—王府井燕莎西单—金融街中关村亚奥99059291218106720101264219660445025089852265391182891811125221034018254785320171924330477735574881442171711601681015115110914418134181905115051207836439548181113913302610231862121615933092

3、53402008年8月不同商圈的报纸发行量是否有差异？要检验不同商圈的发行量是否有显著差异，可以采用方差分析方法。但该方法假定每个商圈在不同发行点的发行量应服从正态分布，且方差相等实际上，这些假定很难得到满足。比如，对上述数据所做的正态分布检验表明，亚奥商圈的发行量就不满足正态分布(P=0.018<0.05)非参数方法就不需要这些假定，照样可以得到比较满意的检验结果。比如，对上述数据所做的Kruskal-Wallis检验得到的(P=0.355>0.05)，没有证据表明不同商圈的报纸发行量之间存在显著差异2008年8月13.1单样

4、本的检验13.1.1总体分布类型的检验13.1.2中位数的符号检验13.1.3Wilcoxon符号秩检验第13章非参数检验2008年8月13.1.1总体分布类型的检验13.1单样本的检验2008年8月二项分布检验(binomialtest)是通过考察二分类变量的每个类别中观察值的频数与特定二项分布下的期望频数之间是否存在显著差异，来判断抽取样本所依赖的总体是否服从特定概率为P的二项分布二项分布检验的原假设是：抽取样本所依赖的总体与特定的二项分布无显著差异根据二项分布知识，一个服从二项分布的随机变量，在n次试验中，出现“成功”的次

5、数的概率为若“成功”的次数的概率小于给定的显著性水平，则拒绝原假设，表明抽取样本所依赖的总体与特定概率为p的二项分布有显著差异(样本数据不是来自某个特定概率为p的二项分布)总体分布类型的检验(二项分布检验)2008年8月【例13.1】根据以往的生产数据，某种产品的合格率为90%。现从中随机抽取25个进行检测，合格品为20个。检验该批产品的合格率是否为90%？(产品合格率X~B(n,0.9))SPSS的数据格式表中的“1”表示合格品；“0”表示不合格品总体分布类型的检验(二项分布检验)合格品频数120052008年8月第1步：指定

6、“频数”变量：点击【Data】【Weight-Cases】，将“频数”选入【FrequencyVariable】【OK】第2步：选择【Analyze】【NonparametricTests-Binomial】选项进入主对话框第3步：将待检验的变量选入【TestVariableList】(本例为“合格品”)第4步：在【TestProportion】中输入检验的概率(本例为0.9)，点击【OK】用SPSS进行二项分布检验总体分布类型的检验(SPSSbinomialtest)2008年8月【例13.1】SPSS的输出结果表中

7、的合格品的观察比例为0.8，检验比例为0.9。精确单尾概率为0.098，它表示如果该批产品的合格率为0.9，那么25个产品中合格品数量小于等于20个的概率为0.098。P>0.05,不拒绝原假设，没有证据表明该批产品的合格率不是0.9总体分布类型的检验(SPSSbinomialtest)2008年8月单样本的K-S检验(Kolmogorov-Smirnov检验)是用来检验抽取样本所依赖的总体是否服从某一理论分布其方法是将某一变量的累积分布函数与特定的分布进行比较。设总体的累积分布函数为F(x)，已知的理论分布函数为F0(x)，

8、则检验的原假设和备择假设为H0:F(x)=F0(x)；H1:F(x)≠F0(x)原假设所表达的是：抽取样本所依赖的总体与指定的理论分布无显著差异SPSS提供的理论分布有正态分布、Poisson分布、均匀分布、指数分布等总体分布类型的检验(K-S检验)2008年8