非參數檢驗過程sps統計管理規劃(ppt 77頁)

非參數檢驗過程sps統計管理規劃內容提要：
非參數檢驗的概念是指在總體不服從正態分布且分布情況不明時，用來檢驗數據資料是否來自同一個總體假設的一類檢驗方法。由於這些方法一般不涉及總體參數故得名，這類方法的假定前提比參數性假設檢驗方法少的多，也容易滿足，適用於計量信息較弱的資料且計算方法也簡單易行，所以在實際中有廣泛的應用。
經典統計的多數檢驗都假定了總體的背景分布，但也有些沒有假定總體分布的具體形式，僅僅依賴於數據觀測值的相對大小（秩）或零假設下等可能的概率等和數據本身的具體總體分布無關的性質進行檢驗，這都稱為非參數檢驗。
這些非參數檢驗在總體分布未知時有很大的優越性。這時如果利用傳統的假定分布已知的檢驗，就會產生錯誤甚至災難。
非參數檢驗總是比傳統檢驗安全，但是在總體分布形式已知時，非參數檢驗就不如傳統方法效率高。這是因為非參數方法利用的信息要少些。往往在傳統方法可以拒絕零假設的情況，非參數檢驗無法拒絕，但非參數統計在總體未知時效率要比傳統方法要高，有時要高很多。是否用非參數統計方法，要根據對總體分布的了解程度來確定。
這裏介紹一些非參數檢驗，關於非參數方法的確切定義並不很明確。我們就其最廣泛的意義來理解，在計算中，諸如列聯表分析中的許多問題都有精確方法，Monte Carlo抽樣方法和用於大樣本的漸近方法等選擇。精確方法比較費時間，後兩種要粗糙一些，但要快些。
非參數檢驗中秩是最常使用的概念。什麼是一個數據的秩呢？一般來說，秩就是該數據按照升序排列之後，每個觀測值的位置，利用秩的大小進行推斷就避免了不知道背景分布的困難。這也是大多數非參數檢驗的優點，多數非參數檢驗明顯地或隱含地利用了秩的性質；但也有一些非參數方法沒有涉及秩的性質。

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