非参数统计

王小刚

目录

  • 1 导言
    • 1.1 课程介绍
    • 1.2 非参数统计
    • 1.3 假设检验
  • 2 统计软件R的使用
    • 2.1 R软件下载安装使用
    • 2.2 R外部数据读写
  • 3 单样本检验
    • 3.1 符号检验
    • 3.2 Wilcoxon符号秩和检验
    • 3.3 游程检验
  • 4 两相关样本检验
    • 4.1 两相关样本的符号检验
    • 4.2 两相关样本的秩和检验
  • 5 两独立样本的非参数检验
    • 5.1 MWW检验
    • 5.2 WW检验
    • 5.3 两样本的卡方检验
    • 5.4 两样本的KS检验
  • 6 k个独立样本的非参数检验
    • 6.1 Kruskal-Wallis检验
    • 6.2 k个样本的卡方检验
  • 7 k个相关样本的非参数检验
    • 7.1 Cochran Q检验
    • 7.2 Friedman检验
  • 8 分布检验
    • 8.1 卡方检验
    • 8.2 KS检验
  • 9 两个样本的相关分析
    • 9.1 等级相关
    • 9.2 Kendall相关
    • 9.3 偏秩相关
  • 10 k个样本的相关分析
    • 10.1 Kendall完全秩评定协和系数
  • 11 列链表中的相关测量
    • 11.1 列链表中的卡方检验
    • 11.2 PRE测量
Kruskal-Wallis检验

6.1 Kruskal-Wallis检验

Kruskal-Wallis检验译为克拉夏尔-瓦里斯检验,简称克氏检验。它是1952年由Kruskal和Wallis两人提出的,是两个独立样本Mann-Whitney-Wilcoxon检验的一种推广。

1 基本思路与检验步骤

今要研究k个总体的分布是否相同,需要的数据是k个独立的随机样本,其大小为样本独立地分别从各自的总体中抽取,总体分别具有连续的累积概率分布。数据的测量层次至少在定序尺度上。

K-W检验前提是假定总体连续,除位置参数不同外,分布相似。