析易科研工具——如何进行非参数检验(Mann—Whitney U检验)?

Mann-WhitneyU检验,也被称作Wilcoxon秩和检验,是一种非参数统计检验方法,用于比较两个独立样本或群体。它不依赖于数据的分布形态,特别适用于数据不满足正态分布或者存在异常值的情况。Mann-WhitneyU检验的目的是评估两个样本是否可能来自同一个群体,或者说这两个群体在数据方面是否具有相同的形状。检验步骤:将两...

边境地区壮语地名空间分布及其影响因素研究———以崇左市为例

核密度估计可以识别点状壮语地名空间集聚分布特征,它是一种非参数的表面密度估计方法,借助动态单元格来估算空间点位的密度值,核密度方程:式中:K()为核密度方程,h为带宽,n为带宽范围内的点数,x-xi是估计壮语地名x到xi之间的距离。这一方程的几何意义为密度分布在每个xi点中心处最高,向外不断降低,当距...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

18.非参数检验使用Mann-WhitneyU检验:group1=np.random.normal(0,1,100)group2=np.random.normal(0.5,1,100)statistic,p_value=stats.mannwhitneyu(group1,group2)print(f"Mann-WhitneyUstatistic:{statistic}")print(f"P-value:{p_value:.4f}")19.生存分析使用lifelines进...

临床研究的灵魂是统计学,浅谈个人学习统计学的经验与感想

(2)非参数检验:不依赖于特定的总体分布,也不对总体参数进行推断的一类统计方法称为非参数检验,又称任意分布检验(distribution-freetest),比如秩和检验(包括两组及以上)。(3)对于推论统计学(检验),首先判断是计数资料还是计量资料,计量资料,正态分布,方差齐,选择参数检验,转换后仍不齐,选择非参数检验;计数资料,...

...| 两组间连续变量的比较,什么时候用t检验,什么时候用非参数检验?

独立样本t检验要求数据是来自方差相等的正态分布总体的独立观测结果(独立、正态、方差齐)。而当总体分布非正态,或无从得知总体分布时,则选用非参数检验。与两组独立样本的t检验对应的非参数检验是Mann-WhitneyU检验。类似的,配对样本t检验对应的非参数检验是Wilcoxon符号秩和检验:...

为什么深度学习是非参数的?

非参数估计:正则化经典的非参数估计从另一个极端开始(www.e993.com)2024年11月17日。如果我们取某个函数空间,如在里有弱导数的索伯列夫函数空间(无论采用何种测度,是x的分布抑或是包含输入的的勒贝格测度),我们可以匹配任意有限样本D上每一点的样本均值,从而可以获得0点态偏差,但是最小化经验风险是病态的,有无限多的解。

非参数检验方法,核密度估计简介

核密度估计(KernelDensityEstimation,简称KDE)是一种非参数统计方法,用于估计数据样本背后的概率密度函数。KDE的应用场景很广泛,以下是一些常见的应用场景:1.数据可视化:KDE可以用来可视化数据分布,替代直方图或箱线图等传统统计图表,让人们更清晰地理解数据的分布情况。

华中科技大学2025考研招生考试大纲:统计学

5.掌握正态总体下抽样分布的结论;6.掌握矩估计和极大似然估计方法;7.掌握点估计的简单评价:无偏性、有效性;8.掌握区间估计及其评价;9.了解假设检验的基本原理;10.掌握参数假设检验方法;11.了解非参数假设检验方法;12.了解单因素、双因素方差分析;...

数据偏度介绍和处理方法

数据转换:通过对数据应用某种变换,可以调整数据的分布形状,使其更接近对称分布。常见的数据转换方法包括取对数、开方、平方根等。这些转换可以减小或消除数据的偏度。使用不同的模型:你可能想选择一个不假设正态分布的模型,非参数测试或广义线性模型可能更适合您的数据。比如说非参数方法:如果数据的偏度较大,而且无法...

不出局,别旁观|基尼系数_新浪财经_新浪网

在收入的经验分布中,肥尾是普遍存在的,但奇怪的是,人们却很少在肥尾的观点下使用基尼系数。估计基尼系数的标准方法是非参数的,在肥尾条件下,非参数估计量容易向下偏。当数据具有无限方差的特征时,非参数基尼系数的极限分布缺失了正态性和对称性,变得倾斜并向更肥的尾部移动。