非参数统计分析优秀PPT.ppt

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1、思索的要点 各种检验方法的思路 各种检验方法统计量的构造 各种检验方法的应用场合 在SPSS与R中如何完成 2023/4/151第一节第一节 卡方检验卡方检验其次节其次节 二项分布检验二项分布检验第三节第三节 单样本的单样本的KSKS检验检验第四节第四节 符号检验符号检验 第五节第五节 Cox-Stuart Cox-Stuart趋势检验趋势检验 第六节第六节 游程检验游程检验第七节第七节 Wilcoxon Wilcoxon符号秩检验符号秩检验2023/4/152第一节 Chi-Square test 卡方检验 卡方检验通常称为拟合优度检验。主要是通过样本观测值检验总体是否听从某个分布。假如数据

2、是连续的，须要将连续的分布进行分段，计算每段的期望概率与观测到的频率之间是否差异很大。在SPSS中的Chi-Square test，主要是对离散的总体进行拟合优度检验。2023/4/153 在实际问题中，会遇到必需了解总体的分布函数的时候，这时利用样本资料对总体的分布函数进行检验就成了特别重要的了。我们须要检验总体的分布函数F(x)是否等于某个给定的函数 F0(x)，可以依据阅历来确定。其中含有未知参数时，应利用样本资料接受点估计求得后，再进行检验。一、2拟合优度检验2023/4/154【例1】某金融系统贷款的偿还类型有四种，各种的预期还率为80%、12%、7%和1%。在一段时间的视察记录中，

3、A型按时偿还的有380笔、B型偿还有69笔、C型有43笔、D笔有8笔。问在5%显著性水平上，这些结果与预期的是否一样。0.05。解：这个问题属于要检验每一类型的出现概率与理论期望概率是否相等，即检验 2023/4/155依据显著性水平，有 ，由于表明5%的显著水平下，不能拒绝原假设，即观测的比率与期望的比率一样。类型A380400-204001.00B69609811.35C43358641.83D85391.80合计500500_5.982023/4/156（1）提出统计假设由统计假设动身，将总体取值范围分为m个互不相容的小区间：假如分布是连续的其检验步骤为：区间个数以714为宜。然后，统计

4、出每个区间内样本点的数目fi，再用pi表示变量在第i个区间的概率，2023/4/157 在原假设为真的条件下，这个统计量近似地听从具有m1r个自由度的2 分布，其中r是须要用样原来估计的总体的未知参数的数目，若没有未知参数须要估计，则r为零。（2）选择适当统计量2023/4/158（3）由给定的显著性水平，查表确定临界值 （这种检验是右侧检验）。（4）利用样本值 计算实际频数 ，再计算阅历概率 ，据以计算的值（5）作结论，若 ，则拒绝原假设，即认为总体的分布函数不为 ；反之，则接受原假设，即认为总体的分布函数为 。2023/4/159 卡方检验的窗口，SPSS的卡方检验主要用来检验离散随机变量

5、的分布。2023/4/1510卡方检验的窗口。2023/4/1511P值大于0.05，结果说明还贷状况与预期是一样的。2023/4/1512 【练习1】盒中有5种球，重复抽取200次（每次抽1个球）各种球出现的次数见下表。问盒中5种球的个数是否相等？显著水平=0.05。2023/4/1513 二项分布检验二项分布检验(binomial test)(binomial test)是通过考察二分类是通过考察二分类变量的每个类别中视察值的频数与特定二项分布下变量的每个类别中视察值的频数与特定二项分布下的期望频数之间是否存在显著差异，来推断抽取样的期望频数之间是否存在显著差异，来推断抽取样本所依靠的总体

6、是否听从特定概率为本所依靠的总体是否听从特定概率为p p的二项分布。的二项分布。二项分布检验的原假设是：抽取样本所依靠的二项分布检验的原假设是：抽取样本所依靠的总体与特定的二项分布无显著差异。总体与特定的二项分布无显著差异。假如检验的假如检验的p p值小于值小于0.050.05，则拒绝原假设。，则拒绝原假设。其次节其次节 二项分布检验二项分布检验2023/4/1514 【例2】依据以往的生产数据，某种产品的合格率为90%。现从中随机抽取25个进行检测，合格品为20个。检验该批产品的合格率是否为90%？(产品合格率XB(n,0.9)SPSS的数据格式 表中的“1”表示合格品；“0”表示不合格品

7、2023/4/1515第第1步步：指定“频数”变量：点击【Data】【Weight-Cases】，将“频数频数”选入【Frequency Variable】【OK】第第2步：步：选择【Analyze】【Nonparametric Tests-Binomial】选项进入主对话框第第3步：步：将待检验的变量选入【Test Variable List】(本例为“合格品”)第第4步：步：在【Test Proportion】中输入检验的概率 (本例为0.9)，点击【OK】(SPSS binomial test)2023/4/1516SPSS的输出结果 表中的合格品的视察比例为0.8，检验比例为0.9。精

8、确单尾概率为0.098，它表示假如该批产品的合格率为0.9，那么25个产品中合格品数量小于等于20个的概率为0.098。P0.05,不拒绝原假设，没有证据表明该批产品的合格率不是0.92023/4/1517【练习2】某地某一时期内诞生40名婴儿，其中女性12名（定Sex=0），男性28名（定Sex=1）。问这个地方诞生婴儿的性比例与通常的男女性比例（总体概率约为0.5）是否不同？2023/4/1518 单样本的K-S检验(Kolmogorov-Smirnov检验)是用来检验抽取样本所依靠的总体是否听从某一理论分布。其方法是将某一变量的累积分布函数与特定的分布进行比较。设总体的累积分布函数为F(

9、x)，已知的理论分布函数为F0(x)，则检验的原假设和备择假设为 H0:F(x)=F0(x)；H1:F(x)F0(x)原假设所表达的是：抽取样本所依靠的总体与指定的理论分布无显著差异。SPSS供应的理论分布有正态分布、Poisson分布、匀整分布、指数分布等。第三节 总体分布类型的KS检验2023/4/1519 检验统计量 当H0成立且无抽样误差时，统计量D等于0。因此：当D的实际观测值较小时，可以认为零假设H0成立；当D的观测值较大时，则零假设H0可能不成立。其中Fn（x）称为阅历分布。假定有样本1，1，2，2，2，4，5，5，5，10。其阅历分布为2023/4/1520 【例3】对某汽车配

10、件供应商供应的10个样本进行检测，得到其长度数据如下(单位：cm)检验该供货商生产的配件长度是否听从正态分布？(=0.05)总体分布类型的检验(K-S检验)2023/4/1521第第1步：步：选择【Analyze】【Nonparametric Test】【1-Sample K-S】进入主对话框；第第2步：步：将待检验的变量选入【Test Variable List】(本例为“配件长度”)；第第3步：步：点击【Exact】，并在对话框中选择 【Exact】，点击【OK】。总体分布类型的检验(SPSS K-S检验)2023/4/1522正态分布正态分布匀整分布匀整分布指数分布指数分布波松分布波松分

11、布2023/4/1523SPSSSPSS的输出结果的输出结果 精精确确双双尾尾概概率率为为0.6020.050.6020.05，不不拒拒绝绝原原假假设设。没没有有证证据据表表明明该该供供货货商商供供应应的的汽汽车车配配件件长长度度不听从正态分布不听从正态分布 2023/4/1524【练习3】某市记录了91天市区内发生交通事故的分布状况如下：利用SPSS检验该数据可能的分布。用SPSS，在正态、匀整、指数和泊松分布中选择。2023/4/1525符号检验的统计量为B=得正号的个数。符号检验。设随机变量符号检验。设随机变量X1，Xn是从某个总是从某个总体体X中抽出的简洁随机样本。且分布函数中抽出的简

12、洁随机样本。且分布函数F(X)在在X=0是连续的。假设检验问题是连续的。假设检验问题检验的统计量可以取B。第四节第四节 符号检验符号检验 在原假设为真的条件下，B听从参数为n和0.5的二项分布b(n,0.5)。由于原假设为真时，B应当不太大，也不太小，假如B太大或太小，应当拒绝原假设。2023/4/1526 精精确确的的符符号号检检验验是是指指检检验验的的p值值是是由由精精确确的的概概率率给给出出的的。我我们们利利用用正正号号和和负负号号的的数数目目，来来检检验验某某假假设设，这这是是一种最简洁的非参数方法。一种最简洁的非参数方法。【例例4】联联合合国国人人员员在在世世界界上上71个个大大城城

13、市市的的生生活活花花费费指指数数(上上海海是是44位位，数数据据为为63.5)按按自自小小至至大大的的次次序序排排列如下。列如下。一、精确中位数的符号检验一、精确中位数的符号检验2023/4/1527 有人说64应当是这种大城市花费指数的中位数，有人说64顶多是低位数（下四分位数），进行检验。数据如下：122.4,109.4,105,104.6,104.1,100.6,100,99.3,99.1,98.2,97.5,95.2,92.8,91.8,90.8,90.3,89.5,89.4,86.4,86.2,85.7,82.6,81,80.9,79.1,77.9,77.7,76.8,76.6,76

14、.2,74.5,74.3,73.9,71.7,71.2,67.7,66.7,66.2,65.4,65.3,65.3,65.3,64.6,63.5,62.7,60.8,58.2,55.5,55.3,55,54.9,52.7,51.8,49.9,48.2,47.6,46,45.8,45.2,41.9,38.8,37.7,37.5,36.5,36.4,32.7,32.7,32.2,29.1,27.8,27.82023/4/15282023/4/1529 通常在正态总体分布的假设下，关于总体均值的假设检验和区间估计是用与t检验有关的方法进行的。然而，在本例中，总体分布是未知的。为此，首先看该数据的直方

15、图从图中很难说这是什么分布。假定用总体中位数来表示中间位置，这意味着样本点，取大于me的概率应当与取小于me的概率相等。所探讨的问题，可以看作是只有两种可能“成功”或“失败”。2023/4/1530符号检验的思路，记成功：X-0大于零，即大于中位数M，记为“+”；失败：X-0小于零，即小于中位数M，记为“-”。令 S+=得正符号的数目 S=得负符号得数目可以知道S+或S 均听从二项分布B（65，0.5）。则可以用来作检验的统计量。其假设为：2023/4/1531关于非参数检验统计量须要说明的问题 在非参数检验中，可以得到两个相互等价的统计量，比如在符号检验中，得负号与得正好的个数，就是一对等价

16、的统计量，因为S+S-=N。那么我们在检验时应当用那个呢？我们选择统计量2023/4/15322023/4/1533该检验R的代码 x-c(122.4,109.4,105,104.6,104.1,100.6,100,99.3,99.1,98.2,97.5,95.2,92.8,91.8,90.8,90.3,89.5,89.4,86.4,86.2,85.7,82.6,81,80.9,79.1,77.9,77.7,76.8,76.6,76.2,74.5,74.3,73.9,71.7,71.2,67.7,66.7,66.2,65.4,65.3,65.3,65.3,64.6,63.5,62.7,60.8

17、,58.2,55.5,55.3,55,54.9,52.7,51.8,49.9,48.2,47.6,46,45.8,45.2,41.9,38.8,37.7,37.5,36.5,36.4,32.7,32.7,32.2,29.1,27.8,27.8)y=sum(sign(x-64)=1)pbinom(71-y,71,0.50)2023/4/1534二、大样本的情形 当样本容量足够大，我们可以利用二项分布的正态近似来对该问题进行检验。因为计数统计量在原假设为真时，听从b(n,0.5)。且其均值为0.5n，方差为0.25n。则检验的统计量为 2023/4/1535该检验SPSS完成步骤（这里是在借用）2

18、023/4/1536 两相关样本检验的窗口2023/4/1537 SPSS检验的结果：2023/4/1538第四节第四节 Cox-Stuart Cox-Stuart趋势检验趋势检验 人们常常要看某项发展的趋势但是从图表上很难看出是递增，递减，还是大致持平 【例 5】我 国 自 1985年 到 1996年 出 口 和 进 口 的 差 额(balance)为(以亿美元为单位)149.0 119.7 37.7 77.5 66.0 87.4 80.5 43.5 122.2 54.0 167.0 122.2 从这个数字，我们能否说这个差额总的趋势是增长，还是减，还是都不明显呢?下图为该数据的点图从图可以

19、看出，总趋势似乎是增长，但1993年有个低谷；这个低谷能否说明总趋势并不是增长的呢?我们希望能进行检验2023/4/15392023/4/1540三种假设：怎么进行这些检验呢?可以把每一个视察值和相隔大约n2的另一个视察值配对比较；因此大约有n2个对子然后看增长的对子和削减的对子各有多少来推断总的趋势具体做法为取 和 。这里2023/4/1541 在这个例子中n=12，因而c6。这6个对子为(x1,x7)，(x2，x8)，(x3，x9)，(x4，x10)，(x5，xl1)，(x6，x12)。2023/4/1542 用每一对的两元素差Di=xi-xi+c的符号来衡量增减。令S+为正Di=xi-x

20、i+c的数目，而令S-为负的Di=xi-xi+c的数。明显当正号太多时，即S+很大时(或S-很小时)，有下降趋势，反之，则有增长趋势在没有趋势的零假设下它们应听从二项分布b(6,0.5)，这里n为对子的数目(不包含差为0的对子)。该检验在某种意义上是符号检验的一个特例。2023/4/1543 类似于符号检验，对于上面1，2，3三种检验，分别取检验统计量K=S+,K=S-和K=min(S+,S-)。在本例中，这6个数据对的符号为 5负1正，所以我们不能拒绝原假设。2023/4/1544 【例6】天津机场从1995年1月到2003年12月的108个月旅客旅客吞吐量数据如下：54379 45461

21、55408 59712 60776 57635 63335 71296 70250 76866 75561 66427 61330 58186 67799 76360 86207 75509 83020 89614 75791 80835 72179 61520 66726 60629 68549 73310 80719 67759 70352 82825 70541 74631 68938 53318 62653 58578 63292 69535 73379 62859 72873 87260 67559 76647 70590 58935 58161 64057 63051 58807

22、63663 57367 70854 79949 66992 80140 62260 55942 58367 56673 61039 74958 85859 67263 87183 97575 79988 88501 68600 58442 68955 56835 67021 81547 85118 70145 95080 106186 86103 88548 70090 65550 69223 85138 89799 99513 98114 68172 97366 116820 95665 109881 87068 75362 88268 85183 87909 79976 27687 501

23、78 100878 131788 116293 120770 104958 109603探讨是否存在显著的增长趋势。2023/4/15452023/4/1546SPSS无此检验，我们用R完成该检验，代码如下。x-c(54379,45461,55408,59712,60776,57635,63335,71296,70250,76866,75561,66427,61330,58186,67799,76360,86207,75509,83020,89614,75791,80835,72179,61520,66726,60629,68549,73310,80719,67759,70352,82825,

24、70541,74631,68938,53318,62653,58578,63292,69535,73379,62859,72873,87260,67559,76647,70590,58935,58161,64057,63051,58807,63663,57367,70854,79949,66992,80140,62260,55942,58367,56673,61039,74958,85859,67263,87183,97575,79988,88501,68600,58442,68955,56835,67021,81547,85118,70145,95080,106186,86103,88548

25、,70090,65550,69223,85138,89799,99513,98114,68172,97366,116820,95665,109881,87068,75362,88268,85183,87909,79976,27687,50178,100878,131788,116293,120770,104958,109603)d=x1:54-x55:108 y=sum(sign(d)=1)pbinom(y,54,0.5)干脆得到p值=0.0019190.05，拒绝无趋势的原假设原假设。2023/4/1547 游程检验是样本的随机性检验，其用途很广。例如当我们要考察生产中次品出现是随机的，还是

26、成群的，一个时间序列是平稳的还是非平稳的，模型的随机干扰项是否是白噪声等都可以通过游程检验来确定。第五节 游程检验2023/4/1548 从生产线上抽取产品检验，是否应接受频繁抽取小样本的方法。在一个刚刚建成的制造厂内，质检员须要设计一种抽样方法，以保证质量检验的牢靠性。生产线上抽取的产品可以分成两类，有瑕疵，无瑕疵。检验费用与受检产品数量有关。一般状况下，有毛病的产品假如是成群出现的，则要频繁抽取小样本，进行检验。假如有毛病的产品是随机产生的，则每天以间隔较长地抽取一个大样本。现随机抽了30件产品，按生产线抽取的依次排列：检验瑕疵的产品是随机出现的吗？有瑕疵的产品是随机出现 有瑕疵的产品是成

27、群出现2023/4/1549 随机抽取的一个样本，其视察值按某种依次排列，假如探讨所关切的问题是：被有序排列的两种类型符号是否随机排列，则可以建立双侧备择假设组为 H0：序列是随机的 H1：序列不是随机的（双侧检验）假如关切的是序列是否具有某种倾向，则应建立单侧备择，假设组为 H0：序列是随机的 H1:序列具有混合的倾向（右侧检验）H0：序列是随机的 H1:序列具有成群的倾向（左侧检验）游程：连续出现的具有相同特征的样本点为一个游程。2023/4/1550 检验统计量。在H0为真的状况下，两种类型符号出现的可能性相等，其在序列中是交互的。相对于确定的m和n，序列游程的总数应在一个范围内。若游程

28、的总数过少，表明某一游程的长度过长，意味着有较多的同一符号相连，序列存在成群的倾向；若游程总数过多，表明游程长度很短，意味着两个符号频繁交替，序列具有混合的倾向。选择的检验统计量为R游程的总数目。2023/4/1551可以证明则2023/4/1552 【例7】，在我国的工业和商业企业随机抽出22家进行资产负债率行业间的差异比较。有如下资料：这两个行业的负债水平是否相等。首先，设“1”为工业，“2”为商业，将两个行业的数据排序，得行业编号得游程：1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 22023/4/1553游程检验的菜单选择。2023/4/15542

29、023/4/1555 游程检验的结果：共有21个个案，12个小于1.4286，9个大于等于1.4286。游程6个。检验的统计量的值为-2.19，相应的渐近p值=0.029，则拒绝原假设。2023/4/1556 【例8】公司托付市场调查公司进行随机抽样调查。为了对调查表的真伪进行推断，市场调查公司按依次抽取了20份问卷。其中消费者每年消费该公司的产品的花费数据如下表，分析问卷数据是否真实。用游程检验。2023/4/1557 检验结果说明p值=0.808，不能拒绝随机数据的原假设。2023/4/1558第七节第七节 单样本的单样本的Wilcoxon符号秩检验符号秩检验 一、Wilcoxon符号秩检

30、验 前面几种推断的方法都只依靠于数据的符号，即方向。没有考虑数据的大小，Wilcoxon符号秩检验是检验关于中位数对称的总体的中位数是否等于某个特定值，检验的假设：2023/4/1559 检验的步骤检验的步骤:1.计算 ，它们代表这些样本点到 的距离；2.把把上上面面的的n个个确确定定值值排排序序，并并找找出出它它们们的的n个个秩秩；假假如如有有相相同同的的样样本本点点，每每个个点点取取平平均均秩秩(如如1，4，4，5的的秩秩为为1，2.5，2.5，4)，然后分别将得正号的秩和得负号的秩相加。另，然后分别将得正号的秩和得负号的秩相加。另指满足括号里的条件等于1,不满足等于零。2023/4/15

31、60 3.双边检验双边检验 在在零零假假设设下下，和和 应应差差不不多多因因而而，当当其其中中之之一一特特别别小小时时，应怀疑零假设；取检验统计量应怀疑零假设；取检验统计量T=min(，)；2023/4/1561统计量的均值和方差如下：2023/4/1562 5.依依据据得得到到的的T值值，查查Wilcoxon符符号号秩秩检检验验的的分分布布表表以以得得到到在在零零假假设设下下P值值假假如如n很很大大要要用用正正态态近近似似：得得到到一一个个与与T有有关关的的正正态态随随机机变变量量Z的的值值，再再查查表表得得P值值或或干干脆用计算机得到脆用计算机得到P值。值。2023/4/1563Wilco

32、xon符号秩检验表符号秩检验表假设检验的统计量P值 2023/4/1564 【例9】欧洲10个城镇每人每年平均消费酒类相当于纯酒精数（单位：升）。4.12 5.81 7.63 9.74 10.39 11.92 12.32 12.89 13.54 14.45。人们普遍认为其中位数为8。检验该假设。x-c(4.12,5.81,7.63,9.74,10.39,11.92,12.32,12.89,13.54,14.45)wilcox.test(x-8)2023/4/1565 Wilcoxon signed rank testdata:x-8 V=46,p-value=0.06445alternativ

33、e hypothesis:true location is not equal to 0 2023/4/1566 检验的窗口和输出的结果（与R计算的稍有差异是因为R计算的是估计的精确p值。2023/4/1567 【例10】为了了解垃圾邮件对大型公司决策层工作的影响程度，某个网站收集了19家大型公司的CEO每天收到的垃圾邮件件数，得到如下数据：310,350,370,375,385,400,415,425,440,195,325,295,250,340,295,365,375,360,385 检验收到的垃圾邮件的数量的中间位置是否超过了320封。2023/4/1568x-c(310,350,370,375,385,400,415,425,440,195,325,295,250,340,295,365,375,360,385)wilcox.test(x-320)data:x-320 V=146,p-value=0.04207alternative hypothesis:true location is not equal to 0 2023/4/1569