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非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析參考書《非參數(shù)統(tǒng)計(jì)》中國統(tǒng)計(jì)出版社吳喜之《非參數(shù)統(tǒng)計(jì)》人民大學(xué)出版社王星《非參數(shù)統(tǒng)計(jì)講義》北京大學(xué)出版社孫山澤第2頁,共61頁,2024年2月25日,星期天非參數(shù)統(tǒng)計(jì)狹義非參數(shù)統(tǒng)計(jì)非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)非參數(shù)模型半?yún)?shù)模型估計(jì)總體的分布函數(shù)是否等于已知的分布檢驗(yàn)兩或以上個(gè)總體的分布是否相同,通常是檢驗(yàn)其中位數(shù)是否相等估計(jì)總體的密度函數(shù)的曲線,但是不能寫出解釋式第3頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第一章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)及一些概念第4頁,共61頁,2024年2月25日,星期天教學(xué)中使用的軟件SPSS和R。SPSS的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)菜單已經(jīng)比較全面了。第5頁,共61頁,2024年2月25日,星期天SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)的過程Chi-Squaretest卡方檢驗(yàn)(檢驗(yàn)總體是否服從某個(gè)給定的離散分布)2.Binomialtest二項(xiàng)分布檢驗(yàn)(檢驗(yàn)總體是否服從二項(xiàng)分布)3.
Runstest游程檢驗(yàn)(檢驗(yàn)樣本序列是否隨機(jī))4.
1-SampleKolmogorov-Smirnovtest一個(gè)樣本柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗(yàn)(檢驗(yàn)總體是否服從某個(gè)連續(xù)分布)第6頁,共61頁,2024年2月25日,星期天5.
2independentSamplesTest兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)(檢驗(yàn)兩個(gè)獨(dú)立總體差異性)6.
KindependentSamplesTestK個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)(檢驗(yàn)k個(gè)獨(dú)立總體的差異性)7.
2relatedSamplesTest兩個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)(檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)總體差異性)8.
KrelatedSamplesTestK個(gè)相關(guān)樣本檢驗(yàn)(檢驗(yàn)k個(gè)相關(guān)總體差異性)第7頁,共61頁,2024年2月25日,星期天思考的要點(diǎn)什么是計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量;什么是秩統(tǒng)計(jì)量,為什么要討論秩;為什么要討論秩的分布、秩的期望和方差;什么是符號(hào)秩和線性符號(hào)秩;線性符號(hào)秩的期望和方差。第8頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第一節(jié)關(guān)于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)在參數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)中,最基本的概念是總體、樣本、隨機(jī)變量、概率分布、估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)等。其很大一部分內(nèi)容是建立在正態(tài)分布相關(guān)的理論基礎(chǔ)之上的。總體的分布形式或分布族往往是給定的或者是假定了的,所不知道的僅僅是一些參數(shù)的值。于是,人們的任務(wù)就是對(duì)一些參數(shù),比如均值和方差(或標(biāo)準(zhǔn)差),進(jìn)行點(diǎn)估計(jì)或區(qū)間估計(jì),或者是對(duì)某些參數(shù)值進(jìn)行各種檢驗(yàn),比如檢驗(yàn)正態(tài)分布的均值是否相等或等于零等等.最常見的檢驗(yàn)為對(duì)正態(tài)總體的t—檢驗(yàn)、F—檢驗(yàn)和最大似然比檢驗(yàn)等。又比如,線性回歸分析中,需要估計(jì)回歸系數(shù)
j,j稱為參數(shù),所以線性回歸分析應(yīng)該屬于參數(shù)統(tǒng)計(jì)的范疇。第9頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
然而,在實(shí)際生活中,那種對(duì)總體分布的假定并不是能隨便做出的。有時(shí),數(shù)據(jù)并不是來自所假定分布的總體。或者數(shù)據(jù)根本不是來自一個(gè)總體,數(shù)據(jù)因?yàn)榉N種原因被嚴(yán)重污染。這樣,在假定總體分布的情況下進(jìn)行推斷的做法就可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)論。于是,人們希望在不假定總體分布的情況下,盡量從數(shù)據(jù)本身來獲得所需要的信息。這就是非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的宗旨。因?yàn)榉菂?shù)統(tǒng)計(jì)方法不利用關(guān)于總體分布的相關(guān)信息,所以,就是在對(duì)于總體分布的任何信息都沒有的情況下,它也能很容易而又較為可靠地獲得結(jié)論。這時(shí)非參數(shù)方法往往優(yōu)于參數(shù)方法。在臺(tái)灣這種方法稱為“無母數(shù)統(tǒng)計(jì)”,即不知到總體信息的統(tǒng)計(jì)方法。第10頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
在不知總體分布的情況下如何利用數(shù)據(jù)所包含的信息呢?一組數(shù)據(jù)最基本的信息就是次序。如果可以把數(shù)據(jù)按大小次序排隊(duì),每一個(gè)具體數(shù)目都有它在整個(gè)數(shù)據(jù)中(從最小的數(shù)起)的位置或次序,稱為該數(shù)據(jù)的秩(rank)。數(shù)據(jù)有多少個(gè)觀察值,就有多少個(gè)秩。在一定的假定下,這些秩和秩的統(tǒng)計(jì)量的分布是求得出來的,而且和原來的總體分布無關(guān)。這樣就可以進(jìn)行所需要的統(tǒng)計(jì)推斷。注意:非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的名字中的“非參數(shù)(nonparametric)”意味著其方法不涉及描述總體分布的有關(guān)數(shù)值參數(shù)(均值和方差等);它被稱為和分布無關(guān)(distribution—free),是因?yàn)槠渫茢喾椒ê涂傮w分布無關(guān);不應(yīng)理解為與所有分布(例如有關(guān)秩的分布)無關(guān)。
第11頁,共61頁,2024年2月25日,星期天【例1】在我國的工業(yè)和商業(yè)企業(yè)中隨機(jī)抽取22家企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債率行業(yè)差異分析,其某年底的資產(chǎn)負(fù)債率(%)如下:工業(yè)647655825982707561647383商業(yè)77808065939184918486
兩個(gè)行業(yè)的負(fù)債水平是否有顯著性差異a=0.05。這樣的數(shù)據(jù)中有兩個(gè)問題:
其一是樣本容量不大;
其二是總體服從何種分布未知。下面我們來構(gòu)造一種檢驗(yàn)的方法,看他們的資產(chǎn)負(fù)債有無顯著性差異。第12頁,共61頁,2024年2月25日,星期天將兩類企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債混合排序,并給出其序次,這在統(tǒng)計(jì)中稱為“秩”。在這張表中我們有兩個(gè)可用的信息。負(fù)債率5559616464657073757677秩1234567891011組別11111211112負(fù)債率8080828283848486919193秩1213141516171819202122組別22111222222第13頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
如果我們將12家工業(yè)企業(yè)的秩相加是94,其平均秩是7.88,將10家商業(yè)企業(yè)的秩相加得159,其平均秩為15.9,這就給我們一個(gè)可以考慮的信息,兩種企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債是有差異的。他們的平均秩不同。另一個(gè)想法是好像工業(yè)排的順序相對(duì)靠前,有11111,2,1111,222,111,222222共有6段(相同特點(diǎn)的個(gè)案的一段稱為游程)。如果原假設(shè)成立,則兩個(gè)行業(yè)的負(fù)債水平的分布使相同的,將其混合后,應(yīng)能較為充分、均勻地混合,游程數(shù)R應(yīng)該比較大,反之當(dāng)游程數(shù)R較小,則說明兩個(gè)總體的分布可能不同。那么6這個(gè)游程數(shù)是大還是小呢?第14頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
【例2】模擬一個(gè)污染的正態(tài)分布,計(jì)算其樣本均值,但是樣本均值非正態(tài)分布了。這個(gè)分布是以0.8的概率是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,0.2的概率混進(jìn)方差為9的正態(tài)分布。workfileau11000seriesjunzhi
for!i=1to1000smpl120seriesy1=rndseriesy2=nrndseriesasmplify1<0.8a=y2smplify1>=0.8a=9*y2smpl120scalarmean=@mean(a)junzhi(!i)=meannextsmpl11000junzhi.hist第15頁,共61頁,2024年2月25日,星期天此數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)是非正態(tài)。第16頁,共61頁,2024年2月25日,星期天非參數(shù)統(tǒng)計(jì)歸納起來有如下的三點(diǎn)優(yōu)點(diǎn):
1.對(duì)總體的假定少;
2.可以處理許多有問題數(shù)據(jù),比如污染的正態(tài)分布,有奇異值的情形;
3.容易計(jì)算,當(dāng)然如果不去證明統(tǒng)計(jì)量漸近分布。第17頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第二節(jié)計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量
設(shè)是一個(gè)隨機(jī)變量,對(duì)于一個(gè)給定的常數(shù)
0,定義隨機(jī)變量稱隨機(jī)變量
為X按0分段的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量。即滿足括號(hào)里的條件得1,否則得0。一、計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量
第18頁,共61頁,2024年2月25日,星期天最常用的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量為符號(hào)檢驗(yàn)。設(shè)隨機(jī)變量X1,…,Xn是從某個(gè)總體X中抽出的簡單隨機(jī)樣本。且分布函數(shù)F(X)在X=0是連續(xù)的。假設(shè)檢驗(yàn)問題,即檢驗(yàn)0是其中位數(shù)。檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量可以取二、計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量的應(yīng)用在原假設(shè)為真的條件下,有服從參數(shù)為n和的二項(xiàng)分布b(n,0.5)。由于原假設(shè)為時(shí),B應(yīng)該不太大,也不太小,如果B太大或太小,應(yīng)該拒絕原假設(shè)。第19頁,共61頁,2024年2月25日,星期天例生產(chǎn)過程是否需要調(diào)整。某企業(yè)生產(chǎn)一種鋼管,規(guī)定長度的中位數(shù)是l0米?,F(xiàn)隨機(jī)地:從正在生產(chǎn)的生產(chǎn)線上選取10根進(jìn)行測量,結(jié)果:9.8,10.1,9.7,9.9,9.8,10.0,9.7,10.0,9.9,9.8分析:中位數(shù)是這個(gè)問題中所關(guān)心的一個(gè)位置參數(shù)。若產(chǎn)品長度真正的中位數(shù)大于或小于10米,則生產(chǎn)過程需要調(diào)整。這是一個(gè)雙側(cè)檢驗(yàn),應(yīng)建立假設(shè)為了對(duì)假設(shè)作出判定,先要得到檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量或。將調(diào)查得到數(shù)據(jù)分別與10比較,算出各個(gè)符號(hào)的數(shù)目:=1,=7,n=8。P值=0.0214小于顯著性水平0.05。表明調(diào)查數(shù)據(jù)支持備擇假設(shè)。即生產(chǎn)過程需要調(diào)整。第20頁,共61頁,2024年2月25日,星期天有人說我國國有經(jīng)濟(jì)單位15個(gè)行業(yè)的1996年職工平均工資的中位數(shù)為7000元?,F(xiàn)從15個(gè)行業(yè)中抽出樣本,如下表所示。
40384940579861616344661066956709--------6769699278977987854686798701--+++++在顯著性水平a=0.05下,我國國有經(jīng)濟(jì)單位15個(gè)行業(yè)的1996年職工平均工資的中位數(shù)為7000元嗎?因?yàn)?,,故接受原假設(shè)。第21頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
某自選商場的失竊金額在12個(gè)月的逐月記錄(單位:萬元)。經(jīng)理向董事會(huì)說月中位數(shù)為10萬元以上。在顯著性水平0.05下,檢驗(yàn)是否失竊值在10萬元以下。3.6710.56102320.8611.3314.37-+++++12.6911.968.1616.5211.5813.50++-+++接受原假設(shè),即平均為10萬元以上.第22頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第二節(jié)秩統(tǒng)計(jì)量
設(shè)來自總體X的樣本,記為樣本點(diǎn)的秩,即Ri為大于等于的的個(gè)數(shù)。一、秩統(tǒng)計(jì)量
第23頁,共61頁,2024年2月25日,星期天Xi5.61.42.75.22.64.82.3X(i)1.42.32.62.74.85.25.6Ri1234567第24頁,共61頁,2024年2月25日,星期天二、秩統(tǒng)計(jì)量的分布和數(shù)字特征
的聯(lián)合分布為:的概率分布為第25頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
Ri的數(shù)學(xué)期望:第26頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
Ri的方差:第27頁,共61頁,2024年2月25日,星期天Ri和Rj的協(xié)方差由于所以第28頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第29頁,共61頁,2024年2月25日,星期天一、絕對(duì)秩和符號(hào)秩設(shè)隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn
相互獨(dú)立同分布,分布函數(shù)F(x)連續(xù),關(guān)于y軸為對(duì)稱。隨機(jī)變量|X1|,|X2|,…,|Xn|對(duì)應(yīng)的秩向量記為稱為Xi的絕對(duì)秩稱為Xi的符號(hào)絕對(duì)秩第四節(jié)線性符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量第30頁,共61頁,2024年2月25日,星期天若X是連續(xù)的隨機(jī)變量,分布關(guān)于Y軸為對(duì)稱,則隨機(jī)變量|X|與計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量
(x)相互獨(dú)立。第31頁,共61頁,2024年2月25日,星期天事實(shí)上,對(duì)于t0,i=1或i=0,顯然有對(duì)于t>0,有因?yàn)椋瑇關(guān)于0為對(duì)稱,則第32頁,共61頁,2024年2月25日,星期天根據(jù)隨機(jī)變量獨(dú)立的充分必要條件,可知二者是獨(dú)立的,同理可證在結(jié)論下,我們有如下結(jié)論。第33頁,共61頁,2024年2月25日,星期天設(shè)隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn
相互獨(dú)立同分布,分布函數(shù)F(x)連續(xù),關(guān)于y軸為對(duì)稱。其絕對(duì)秩向量計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)量二者相互獨(dú)立。第34頁,共61頁,2024年2月25日,星期天二、符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量擴(kuò)展若隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn相互獨(dú)立且同連續(xù)的分布,分布關(guān)于軸為對(duì)稱。其對(duì)應(yīng)的符號(hào)秩Wilcoxon符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量第35頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第36頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第37頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第38頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
第39頁,共61頁,2024年2月25日,星期天三、線性秩統(tǒng)計(jì)量(一)線性秩序統(tǒng)計(jì)量的定義設(shè)X1,X2,
,XN為N個(gè)隨機(jī)變量,其對(duì)應(yīng)的秩向量記為:又設(shè)α(1),α(2),
,α(N)和c(1),c(2),
,c(N)是兩組數(shù),組內(nèi)的N個(gè)數(shù)不全相等。定義統(tǒng)計(jì)量為
第40頁,共61頁,2024年2月25日,星期天
S稱為線性秩統(tǒng)計(jì)量,α(1),α(2),
,α(N)被稱為分值,c(1),c(2),
,c(N)被稱為回歸常數(shù)。
例二樣本問題。隨機(jī)變量X1,X2,
,Xm相互獨(dú)立同分布,分布函數(shù)為F(x);隨機(jī)變量y1,y2,
,yn相互獨(dú)立同分布,分布函數(shù)為G(y)?;旌蠘颖綳1,X2,
,Xm和y1,y2,
,yn對(duì)應(yīng)的秩向量,記為第41頁,共61頁,2024年2月25日,星期天取兩組常數(shù)第42頁,共61頁,2024年2月25日,星期天若取兩組數(shù)為:第43頁,共61頁,2024年2月25日,星期天則S為Y總體樣本中,觀測值大于混合中位數(shù)me的個(gè)數(shù)。第44頁,共61頁,2024年2月25日,星期天設(shè)a(1),a(2),
,a(N)
是一組,若秩向量在集合
上均勻分布(二)線性秩統(tǒng)計(jì)量的數(shù)字特征有定理1(線性秩統(tǒng)計(jì)量的數(shù)字特征)第45頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第46頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第47頁,共61頁,2024年2月25日,星期天第48頁,共61頁,2024年2月25日,星期天設(shè)a(1),a(2),
,a(N)是一組,若秩向量在集合
上均勻分布,則線性秩統(tǒng)計(jì)量有數(shù)學(xué)期望定理2(線性秩統(tǒng)計(jì)量的數(shù)字特征)第49頁,共61頁,2024年2月25日,星期天有方差其中第50頁,共61頁,20
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