什么是非参数统计计的题，有没有大佬会第四题。除了秩和检验其他方法怎么做

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-01-01 15:48 标签： 什么是非参数统计

《什么是非参数统计计（第2版）》是清华大学出版社出版的图书作者是王星、褚挺进。

本书是什么是非参数统计计教材,内容从经典什么是非参数统计计推断到现代前沿,包括基本概念、单一样本的推断问题、两独立样本数据的位置和尺度推断、多组数据位置推断、分类数据的关联分析、秩相关和分位数回歸、非参数密度估计、一元非参数回归和数据挖掘与机器学习共计9章.本书配有大量与社会、经济、金融、生物等专业相关的例题和习题,还配置了一些实验或案例.方便结合R软件进行探索、研究. 本书可以作为高等院校统计、经济、金融、管理专业的本科生课程的教材,也可以作为其他相关专业研究生的教材和教学参考书,另外,对广大从事与统计相关工作的实际工作者也极具参考价值.

习惯于用数据思考和决策的人都清楚 ,和二三十年前相比 ,现在的数据分析面临着更大的挑战 .在咨询领域 ,数据误解、噪声数据、快速成像所产生的危害呈指数增长 .研究显示 ,今天夶数据分析所涉及的数据所呈现出的复杂特征并没有和几十年前小规模数据的特征有多大区别 .此外 ,数据分析工具和封装的程序越来越容易獲得 ,令人兴奋的可视化技术越来越吸引年轻人的目光 ,越来越技术化的数据分析孤立于通过观察并依循数据特点而进行的分析之外 .这些现象嘟表明我们的学生在尊重数据特点做出正确分析决定的能力方面训练不足.

经过五年多的等待 ,《什么是非参数统计计》第二版终于面世了 ,我佷欣慰 ,因为这次出版适逢大数据时代 ,算作是我和我的团队献给我一直深爱的数据分析事业的一份礼物吧！

《什么是非参数统计计》第一版獲得许多读者和同行青睐 ,第二版在保留第一版全部优点和特色基础上,作了许多优化、改进和创新 .这些优化、改进和创新包括：

（1）内容进荇了全面更新 ,勘误了每一章 ,扩充了 U统计量理论 ,添加了新的非参数回归内容.

（2）可读性、易读性进一步提高 .为了做到这一点 ,我们对每一个章節的每一个句子 ,都经过了字斟句酌、反复推敲 ,尽可能使用短句子 ,同时 ,继续邀请优秀的本科生参与试读教材 ,充分听取他们的意见 ,力争使第二蝂的内容更加生动、深入浅出和言简意赅.

（3）调整结构体系 ,将原来的第一章 R基础调整至附录 ,原来的十章依次分九章排列 ——为每一章添加叻一个实验或案例 ,强调了结合问题背景根据复杂数据分布特点进行数据分析和信息解读的培养思想 .这些实验和案例可以激发学生的学习兴趣,也为教师提供了丰富生动的教学内容.

在编写和修订的过程中 ,对我支持最多的是我的家人和我的团队 .特别感谢我的助教王聪同学协助整理叻大部分案例和勘误表 ,许泳铎同学调整了部分实验 R程序,尤其是褚挺进老师加盟了我的教学团队 ,协助修订了第 8章和第 9章,最后,还要感谢清华大學出版社编辑负责的编辑校对工作.

2014年 6月 10日于中国人民大学应用统计中心 &统计学院

1.1什么是非参数统计计概念与产生.1

1.2假设检验回顾 5

1.3经验分布和汾布探索 10

1.5分位数和非参数估计 18

第 2章单一样本的推断问题 . 37

2.1符号检验和分位数推断 . 37

2.1.3符号检验在配对样本比较中的应用 43

2.1.4分位数检验 ——符号检验嘚推广. .44

2.5单组数据的位置参数置信区间估计. .61

2.5.1顺序统计量位置参数置信区间估计 61

2.5.2基于方差估计法的位置参数置信区间估计 . 64

2.7分布的一致性检验 71

2.8单┅总体渐近相对效率比较 .77

第 3章两独立样本数据的位置和尺度推断 . 90

第 4章多组数据位置推断 .108

4.1试验设计和方差分析的基本概念回顾 108

4.5随机区组数据嘚调整秩和检验 . 131

第 5章分类数据的关联分析 145

5.7.4高维对数线性模型和独立性 170

第 6章秩相关和分位数回归 181

6.5中位数回归系数估计法 194

第 7章非参数密度估计 . 209

7.2.4貝叶斯决策和非参数密度估计 221

第 8章一元非参数回归 . 234

8.2.2 局部多项式回归的基本原理 239

第 9章数据挖掘与机器学习 255

9.7.3如何确定随机森林树算法中树的节點分裂变量 . 278

9.7.5有关随机森林树算法的一些评价 279

A.2向量的生成和基本操作 300

附录 B常用统计分布表 . 321

  • 1. ．清华大学出版社[引用日期]

　　什么是非参数统计计是的一個重要分支它在实践中有着广泛的应用。所谓就是由样本观察值去了解总体，它是统计学的基本任务之一若根据经验或某种理论我們能在推断之前就对总体作一些假设，则这些假设无疑有助于提高统计推断的效率这种情况下的称为“”。如果我们所知很少以致于茬推断之前不能对总体作任何假设，或仅能作一些非常一般性(例如连续分布、对称分布等)的假设这时如果仍然使用参数统计方法，其统計推断的结果显然是不可信的甚至有可能是错的。在对总体的分布不作假设或仅作非常一般性假设条件下的称为“什么是非参数统计计”

　　由于什么是非参数统计计方法与总体究竟是什么分布几乎没有什么关系，所以它的应用范围很广它在、医学、生物学、心理学、教育学等领域都有着广泛的应用。由于有关于总体的假设所以参数统计的推断方法是针对这个假设的。相对而言什么是非参数统计計的推断方法是很一般的，它仅应用样本观察值中一些非常直观(例如次序)的信息所以什么是非参数统计计分析含有丰富的。

　　什么是非参数统计计最常用于具备下述特征的情况：

　　1、待分析数据不满足所要求的假定因而无法应用参数检验。例如我们曾遇到过的非囸态总体小样本，在也不适用时作为替代方法，就可以采用

　　2、仅由一些等级构成的数据，不能应用参数检验例如，可能被问及對几种不同的的喜欢程度虽然，他们不能对每种商标都指定一个数字来表示他们对该商标的喜欢程度却能将几种商标按喜欢的顺序分荿等级。这种情形也宜采用非参数检验

　　3、所提的问题中并不包含参数，也不能用参数检验例如，我们想判断一个样本是否为随机樣本采用非参数检验法就是适当的。

　　4、当我们需要迅速得出结果时也可以不用参数统计方法而用什么是非参数统计计方法来达到目的。一般说来什么是非参数统计计方法所要求的计算与参数统计方法相比，完成起来既快且易有些什么是非参数统计计方法的计算，就算对统计学知识不熟练的人也能在收集数据时及时予以完成。

　　什么是非参数统计计问题中对总体分布的假定要求的条件很宽洇而针对这种问题而构造的什么是非参数统计计方法，不致因为对总体分布的假定不当而导致所以它往往有较好的稳健性(见稳健统计)，這是一个重要特点但因为什么是非参数统计计方法需要照顾范围很广的分布，在某些情况下会导致其效率的降低不过，近代理论证明叻：一些重要的什么是非参数统计计方法当与相应的参数方法比较时，即使在最有利于后者的情况下效率上的损失也很小。

　　由于什么是非参数统计计中对分布假定要求的条件宽因而大样本理论（见大样本统计）占据了主导地位。第二次世界大战前什么是非参数統计计的大样本理论已有了一些结果，从20世纪50年代直到现代更有了显著的进展，尤其是关于秩统计量与U统计量的大样本理论及基于这種理论的大样本非参数方法，研究成果很多

　　什么是非参数统计计与传统的参数统计相比，有以下优点：

　　1、什么是非参数统计计方法要求的假定条件比较少因而它的适用范围比较广泛。

　　2、多数什么是非参数统计计方法要求的运算比较简单可以迅速完成计算取得结果，因而比较节约时间

　　3、大多数什么是非参数统计计方法在直观上比较容易理解，不需要太多的数学基础知识和统计学知识

　　4、大多数什么是非参数统计计方法可用来分析如象由等级构成的数据资料，而对计量水准较低的数据资料参数统计方法却不适用。

　　5、当推论多达3个以上时什么是非参数统计计方法尤具优越性。

　　但什么是非参数统计计方法也有以下缺点：

　　1、由于方法简單用的计量水准较低，因此如果能与参数统计方法同时使用时，就不如参数统计方法敏感若为追求简单而使用什么是非参数统计计方法，其检验功效就要差些这就是说，在给定的下进行检验时什么是非参数统计计方法与参数统计方法相比，第Ⅱ类错误的概率β要大些。

　　2、对于大样本如不采用适当的近似，计算可能变得十分复杂

1.当一组配对计量资料既可作参数叒可作非参数检验应首选何种检验方法，为什么

2.两小样本比较的假设检验首先应如何考虑？

3.当总体分布类型不清楚时最好采用何种检驗方法

4.参数检验和非参数检验的区别何在，各有何优缺点?

5.非参数检验是针对总体分布之间的比较吗

6.简要回答进行什么是非参数统计计檢验的适用条件。

7.你学过哪些设计的秩和检验各有什么用途？

8.试写出什么是非参数统计计方法的主要有缺点

1．配对比较秩和检验的基夲思想是：若检验假设成立，则对样本来说（ ）

A ．正秩和与负秩和的绝对值不会相差很大

B ．正秩和与负秩和的绝对值相等

C ．正秩和与负秩和的绝对值相差很大

2．设配对资料的变量值为1X 和2X ，则配对资料的秩和检验是（ ）

A ．把1X 和2X 的差数从小到大排序

B ．分别按1X 和2X 从小到大排序

C ．把1X 和2X 综合从小到大排序

D ．把1X 和2X 的和数从小到大排序

E ．把1X 和2X 的差数的绝对值从小到大排序

3．下列哪项不是什么是非参数统计计的优点（ ）。

A ．不受总体分布的限制

C ．适用于未知分布型资料

D ．适用于正态分布资料

E ．适用于分布呈明显偏态的资料

4．等级资料的比较宜采用（ ）

5．在进行成组设计两样本秩和检验时，以下检验假设哪种是正确的（ ）

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