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非参数检验大全:5种场景全覆盖 整理了一些在实际应用中可能会用到的非参数检验方法,希望能对大家有所帮助。 1️⃣ 两样本位置推断部分,主要包括Brown-Mood中位数检验、Mann-Whitney检验、Mood/Moses方差检验、Kruskal-Wallis检验以及推广的趋势秩检验法Jonckheere-Terpstra检验。 2️⃣ 单样本推断部分,主要包括符号检验、Cox-Staut趋势检验、随机游程检验、Wilcoxon检验、卡方拟合优度检验以及正态性检验(包括3种方法),应用场景较多。 3️⃣ 多样本位置推断部分,类似方差分析,主要包括Kruskal-Wallis检验、Fridman检验、随机机组数据的调整秩和检验、Page趋势检验以及Cochran检验。 4️⃣ 分类数据部分,主要涉及到卡方独立性检验、卡方齐性检验、Fisher精确性检验以及Mantel-Haenszel检验。 5️⃣ 回归分析部分,主要包括Spearman/Kendall相关性检验、分位数回归系数检验 ⭐当然还有万金油的Bootstrap置信区间或Bootstrap p值(这两者不等价哦,可以思考一下为什么~)。 以上就是本次分享的全部内容,希望大家能够从中受益。如果你有任何疑问或者建议,欢迎在评论区留言哦!
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