R_例题命令(非参数统计 2015)
r语言多组数据非参数检验
r语言多组数据非参数检验主题：R语言中多组数据的非参数检验引言：在统计学中，我们经常需要对不同组别的数据进行比较和分析。
而非参数检验是一种常用的方法，可以用于比较不同组别的数据，而不需要对数据具有特定的分布形式。
R语言是一种强大的统计分析工具，提供了多种非参数检验方法，使得我们可以轻松地进行多组数据的比较。
本文将以R语言为工具，一步一步介绍多组数据的非参数检验方法。
一、读取数据：首先，我们需要从外部文件或者直接在R中定义数据，用于后续的分析。
在R中，可以使用read.csv()函数读取csv格式的文件，或者使用read.table()函数读取其他格式的文件。
在本文中，我们假设我们已经读取了两组数据，分别命名为group1和group2。
二、描述性统计分析：在进行非参数检验之前，我们需要先对数据进行一定的描述性统计分析，以了解数据的分布状况和基本特征。
在R语言中，可以使用summary()函数来计算数据的各种统计量，如均值、中位数、四分位数等。
此外，我们还可以使用hist()函数绘制直方图，来观察数据的分布情况。
三、非参数检验方法选择：在进行非参数检验之前，我们需要根据数据的特点选择合适的非参数检验方法。
常用的非参数检验方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
在R语言中，可以使用wilcox.test()函数进行Wilcoxon秩和检验，使用wilcox.test()或者kruskal.test()函数进行多组数据的比较。
四、Wilcoxon秩和检验：假设我们要比较group1和group2两组数据之间的差异。
我们可以使用wilcox.test()函数进行Wilcoxon秩和检验。
该检验假设两组数据的分布形状相同，只有位置参数不同。
在R语言中，我们可以使用如下代码进行Wilcoxon秩和检验：wilcox.test(group1, group2, paired = FALSE)其中，group1和group2分别表示两组数据的向量，paired = FALSE表示两组数据是不相关的。
非参数统计(R软件)参考答案
非参数统计(R软件)参考答案本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March内容：, ,上机实践：将MASS数据包用命令library(MASS)加载到R中，调用自带“老忠实”喷泉数据集geyer，它有两个变量：等待时间waiting和喷涌时间duration，其中…(1) 将等待时间70min以下的数据挑选出来;(2) 将等待时间70min以下,且等待时间不等于57min的数据挑选出来;(3) 将等待时间70min以下喷泉的喷涌时间挑选出来;(4) 将喷涌时间大于70min喷泉的等待时间挑选出来。
解:读取数据的R命令：library(MASS);#加载MASS包data(geyser);#加载数据集geyserattach(geyser);#将数据集geyser的变量置为内存变量(1) 依题意编定R程序如下：sub1geyser=geyser[which(waiting<70),1];#提取满足条件（waiting<70）的数据,which()，读取下标sub1geyser[1:5];#显示子数据集sub1geyser的前5行[1] 57 60 56 50 54(2) 依题意编定R程序如下：Sub2geyser=geyser[which((waiting<70)&(waiting!=57)),1];#提取满足条件（waiting<70& (waiting!=57)的数据.Sub2geyser[1:5];#显示子数据集sub1geyser的前5行[1] 60 56 50 54 60 ……原数据集的第1列为waiting喷涌时间，所以用[which(waiting<70),2](3)Sub3geyser=geyser[which(waiting<70),2];#提取满足条件（waiting<70）的数据,which()，读取下标Sub3geyser[1:5];#显示子数据集sub1geyser的前5行[1] ……原数据集的第2列为喷涌时间，所以用[which(waiting<70),2](4)Sub4geyser=geyser[which(waiting>70),1];#提取满足条件（waiting<70）的数据,which()，读取下标Sub4geyser[1:5];#显示子数据集sub1geyser的前5行[1] 80 71 80 75 77…….如光盘文件中的数据，一个班有30名学生，每名学生有5门课程的成绩，编写函数实现下述要求：(1) 以的格式保存上述数据；(2) 计算每个学生各科平均分，并将该数据加入(1)数据集的最后一列；(3) 找出各科平均分的最高分所对应的学生和他所修课程的成绩；(4) 找出至少两门课程不及格的学生，输出他们的全部成绩和平均成绩；(5) 比较具有(4)特点学生的各科平均分与其余学生平均分之间是否存在差异。
第一章_R__基础_03_02_(非参数统计_2015)
R具备卓越的绘图功能，通过参数设置对图形进 行精确控制。绘制的图形能满足出版印刷的要求， 可以输出Jpg、tiff、eps、emf、pdf、png等各种格 式。 通过与GhostScript软件的结合，可以生成600dpi， 1200dpi的等各种分辨率和尺寸的图形。 绘图是通过绘图函数结合相应的选项完成的。 绘图函数brary(np)#使用非参包
输入历史 history
输入的命令，在R中作为历史history保存，可输入函
数
history()
history(Inf)
# 查看输入历史
# 查看打开R之后所有的输入
可用向上或向下的箭头切换输入的行。
27
20
图27 在原有直方图上添加曲线
21
QQ图： 鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布
x=c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56. 9,50.0,72.0)
qqnorm(x,pch=21,col="red",bg="yellow",font=2,b=1.4);
在原有图形上添加元素
举例：
x <- rnorm(100) # 生成随机数
hist(x,freq=F)
# 绘制直方图
# 添加曲线
curve(dnorm(x),add=T)
h <- hist(x, plot=F)
# 绘制直方图
ylim <- range(0, h$density, dnorm(0)) #设定纵轴的取值范围 hist(x, freq=F, ylim=ylim) #绘制直方图 curve(dnorm(x),add=T,col="red") #添加曲线
R语言非参数检验
1. R语言卡方检验皮尔森拟合优度塔防检验。
假设H0：总体具有某分布F 备择假设H1：总体不具有该分布。
我们将数轴分成若干个区间，所抽取的样本会分布在这些区间中。
在原假设成立的条件下，我们便知道每个区间包含样本的个数的期望值。
用实际值Ni 与期望值Npi可以构造统计量K 。
皮尔森证明，n趋向于无穷时，k收敛于m-1的塔防分布。
m为我们分组的个数。
有了这个分布，我们就可以做假设检验。
#如果是均匀分布，则没有明显差异。
这里组其实已经分好了，直接用。
H0：人数服从均匀分布> x <- c(210,312,170,85,223)> n <- sum(x); m <- length(x)> p <- rep(1/m,m)> K <- sum((x-n*p)^2/(n*p)); K #计算出K值[1] 136.49> p <- 1-pchisq(K,m-1); p #计算出p值[1] 0 #拒绝原假设。
在R语言中chisq.test()，可以完成拟合优度检验。
默认就是检验是否为均匀分布，如果是其他分布，需要自己分组，并在参数p中指出。
上面题目的解法：chisq.test(x)Chi-squared test for given probabilitiesdata: xX-squared = 136.49, df = 4, p-value < 2.2e-16 #同样拒绝原假设。
例，用这个函数检验其他分布。
抽取31名学生的成绩，检验是否为正态分布。
> x <- c(25,45,50,54,55,61,64,68,72,75,75,78,79,81,83,84,84,84,85,86,86,86,87,89,89,89,90,91,91,92,100)> A <- table(cut(x,breaks=c(0,69,79,89,100))) #对样本数据进行分组。
R语言非参数检验
R语言非参数检验非参数检验（Nonparametric test）是一种统计学方法，用于在不假设数据服从特定分布的情况下，比较两个或多个样本的差异。
相比于参数检验，非参数检验更加灵活且适用于各种类型的数据。
非参数检验的一个典型应用是处理有序或名词数据，如排名数据或类别数据。
此外，非参数检验还可以应用于小样本数据、非正态分布数据以及离散数据等。
常见的非参数检验方法包括Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验、Friedman秩和检验等。
Mann-Whitney U检验又称为Wilcoxon秩和检验，用于比较两个独立样本的中位数差异。
该检验首先将两个样本合并，并对所有的观测值进行排序。
然后，计算每个样本中的秩次之和，并通过秩次之和来计算U值，U值越小表示两个样本的差异越显著。
Wilcoxon符号秩检验用于比较两个相关样本的中位数差异。
该检验基于观测值的差异而不是具体数值，将观测值的差异转化为绝对值，并对它们进行排序。
之后，计算正差异（差值大于0）和负差异（差值小于0）的秩次之和，并通过秩次之和来计算W值。
W值越小表示样本的差异越显著。
Kruskal-Wallis H检验是一种非参数方差分析方法，用于比较三个或更多独立样本的中位数差异。
该检验首先将所有样本的数据合并，并计算它们的秩次。
然后，通过计算秩次之和和修正系数，得到Kruskal-Wallis H统计量。
H值越大表示样本之间的差异越显著。
Friedman秩和检验用于比较三个或更多相关样本的中位数差异。
该检验首先计算样本中每个观测值的秩次，并计算每个样本的秩次之和。
然后，通过计算和平方以及乘以样本数量，得到Friedman统计量。
Friedman统计量越大表示样本之间的差异越显著。
非参数检验的优点是对数据分布的假设较弱，并且适用于各种类型的数据。
然而，相对于参数检验，非参数检验的统计功效通常较低。
非参数统计（第二版）习题R程序
非参数统计（第二版）习题R程序P37.例2.1build.price<-c(36,32,31,25,28,36,40,32,41,26,35,35,32,87,33,35 );build.pric ehist(build.price,freq=FALSE)#直方图lines(density(build.price),col="red")#连线#方法一：m<-mean(build.price);m#均值D<-var(build.price)#方差SD<-sd(build.price)#标准差St=(m-37)/(SD/sqrt(length(build.price)));t#t统计量计算检验统计量t=[1] -0.1412332#方法二：t.test(build.price-37)#课本第38页例2.2binom.test(sum(build.price<37),length(build.price), 0.5)#课本40页例2.3P<-2*(1-pnorm(1.96,0,1));P[1] 0.04999579P1<-2*(1-pnorm(0.7906,0,1));P1[1] 0.4291774>例2.4> p<-2*(pnorm(-1.96,0,1));p[1] 0.04999579>> p1<-2*(pnorm(-0.9487,0,1));p1[1] 0.3427732例2.5（P45）scores<-c(95,89,68,90,88,60,81,67,60,60,60,63,60,92,60,88,88,87,60,73,60,97,91,60,83,87,81,90);length( scores)#输入向量求长度ss<-c(scores-80);sst<-0t1<-0for(i in 1:length(ss)){if (ss[i]<0) t<-t+1#求小于80的个数else t1<-t1+1求大于80的个数}t;t1>t;t1[1] 13[1] 15binom.test(sum(scores<80),length(scores),0.75)p-value = 0.001436<0.01Cox-Staut趋势存在性检验P47例2.6year<-1971:2002;yearlength(year)rain<-c(206,223,235,264,229,217,188,204,182,230,223,227,242,238,207,208,216,233,233,274,234,227,221 ,214, 226,228,235,237,243,240,231,210)length(rain)#(1)该地区前10年降雨量是否变化？t1=0for (i in 1:5){if (rain[i]<-t1+1<="">}t1k<-0:t1-1sum(dbinom(k,5,0.5))#=0.1875y<-6/(2^5);y#=0.1875#(2)该地区前32年降雨量是否变化？t=0for (i in 1:16){if (rain[i]<-t+1<="">}tk1<-0:min(t,16-t)-1sum(dbinom(k1,16,0.5))#=0.0002593994 pbinom(max(k1),16,0.5)#= 0.0002593994 y1<-(1+16)/(2^16);y1#=0.0002593994plot(year,rain)abline(v=(1971+2002)/2,col=2)lines(year,rain)anova(lm(rain~(year)))随机游程检验（P50）例2.8client<-c("F","M","M","M","M","M","F","M", "M","F","M","M","M","M","F","M","F", "M","M","M","F","F","F","M","M","M");client n<-length(client);nn1<-sum(client=="M");n1n0<-n-n1;n0t1<-0for (i in 1:(length(client)-1)){if (client[i]==client[i+1]) t1<-t1else t1<-t1+1}R<-t1+1;R#=12#find rejection region（不写）rl<-1+2*n1*n0/(n1+n0)*(1-1.96/sqrt(n1+n0));rl ru<-2*n1*n0/(n1+n0)*(1+1.96/sqrt(n1+n0));ru#=15.3 3476（课本为ru=17）例2.9shuju39<-data.frame(read.table("SHUJU39.txt",header=TRUE));shuju39attach(shuju39)sum.a=0sum.b=0sum.c=0for (i in 1:length(id)){if (pinzhong[i]=="A") sum.a<-sum.a+chanliang[i] else if (pinzhong[i]=="B") sum.b<-sum.b+chanliang[i]elsefuhao<-sum.c<-sum.c+chanliang[i]}sum.a;sum.b;sum.cma<-sum.a/4mb<-sum.b/4mc<-sum.c/4ma;mb;mcfuhao<-rep("a",12);fuhaofor (i in 1:length(id)){if (pinzhong[i]=="A" & ((chanliang[i]-ma)>0)) fuhao[i]<-"+"else if (pinzhong[i]=="B" & ((chanliang[i]-mb)>0)) fuhao[i]<-"+"else if (pinzhong[i]=="C" & ((chanliang[i]-mc)>0)) fuhao[i]<-"+"elsefuhao[i]<-"-"}fuhao#利用上题编程解决检验的随机性n<-length(fuhao);nn1<-sum(fuhao=="+");n1n0<-n-n1;n0t1<-0for (i in 1:(length(fuhao)-1)){if (fuhao[i]==fuhao[i+1]) t1<-t1else t1<-t1+1}R<-t1+1;R#find rejection regionrl<-1+2*n1*n0/(n1+n0)*(1-1.96/sqrt(n1+n0));rlru<-2*n1*n0/(n1+n0)*(1+1.96/sqrt(n1+n0));ru例2.10（P52）library(quadprog)# 不存在叫‘quadprog’这个名字的程辑包library(zoo)# 不存在叫‘zoo’这个名字的程辑包library(tseries)#不存在叫‘tseries’这个名字的程辑包run1=factor(c(1,1,1,0,rep(1,7),0,1,1,0,0,rep(1,6),0,r ep(1,4),0,rep(1,5),rep(0,4),rep(1,13)))；run1y=factor(run1)runs.test(y)# 错误: 没有"runs.test"这个函数Wilcoxon符号秩检验W+在零假设下的精确分布#下面的函数dwilxonfun用来计算W+分布密度函数，即P(W+=x)的一个参考程序！dwilxonfun=function(N){a=c(1,1) #when n=1 frequency of W+=1 or on=1pp=NULL #distribute of all size from 2 to Naa=NULL #frequency of all size from 2 to Nfor (i in 2:N){t=c(rep(0,i),a)a=c(a,rep(0,i))+tp=a/(2^i) #density of Wilcox distribut whensize=N }p}N=19 #sample size of expected distribution of W+ y<-dwilxonfun(N);y#计算P(W+=x)中的x取值的R参考程序！！dwilxonfun=function(N){a=c(1,1) #when n=1 frequency of W+=1 or on=1pp=NULL #distribute of all size from 2 to Naa=NULL #frequency of all size from 2 to Nfor (i in 2:N){t=c(rep(0,i),a)a=c(a,rep(0,i))+tp=a/(2^i) #density of Wilcox distribut when size=N}a}N=19 #sample size of expected distribution of W+ y<-dwilxonfun(N);length(y)-1hist(y,freq=FALSE)lines(density(y),col="red")例2.12（P59）ceo<-c(310,350,370,377,389,400,415,425,440,295, 325,296,250,340,298,365,375,360,385);length(ceo) #方法一wilcox.test(ceo-320)#方法二ceo.num<-sum(ceo>320);ceo.numn=length(ceo)binom.test(ceo.num,n,0.5)例2.13(P61)a<-c(62,70,74,75,77,80,83,85,88)walsh<-NULLfor (i in 1:(length(a)-1)){for (j in (i+1):length(a)){walsh<-c(walsh,(a[i]+a[j])/2)}}walsh=c(walsh,a)NW=length(walsh);NWmedian(walsh)2.5单组数据的位置参数置信区间估计(P61)例2.14‘stu<-c(82,53,70,73,103,71,69,80,54,38,87,91,62,75,65,77);stualpha=0.05rstu<-sort(stu);rstuconff<-NULL;conffn=length(stu);nfor(i in 1:(n-1)){for (j in (i+1):n){conf=pbinom(j,n,0.5)-pbinom(i,n,0.5)if (conf>1-alpha){conff<-c(conff,i,j,conf)}}}confflength(conff)min<-103-38;minc<-seq(1,(length(conff)-1),3);cfor(i in c){col<-c(rstu[conff[i]],rstu[conff[i+1]],conff[i+2]) min1<-rstu[conff[i+1]]-rstu[conff[i]]if (min1<min){min<-min1;l<-i} p="" print(col)<="">}col1<-c(rstu[conff[l]],rstu[conff[l+1]],conff[l+2]);col1 min例2.14“stu<-c(82,53,70,73,103,71,69,80,54,38,87,91,62,75,65,77);stualpha=0.05n=length(stu);nconf=pbinom(n,n,0.5)-pbinom(0,n,0.5);conf for(k in 1:n){conf=pbinom(n-k,n,0.5)-pbinom(k,n,0.5)if (conf<1-alpha){loc=k-1;break}}print(loc)（剩余的例题参考程序在课本）3.6正态记分检验例2.18baby1<-c(4,6,9,15,31,33,36,65,77,88)baby=(baby1-34);babybaby.mean=mean(baby);baby.mean 例2.18qiuzhi<-function(x){n=length(x)a=rep(2,n)for (i in 1:n){a[i]=sum(x<=x[i])}a}fuhao<-function(x,y){n=length(x)sgn=rep(2,n)for(i in 1:n){if (x[i]>y)sgn[i]=1else if (x[i]==y)sgn[i]=0elsesgn[i]=-1}sgn}n1<-length(baby)babyzhi=qiuzhi(baby)q=(n1+1+babyzhi)/(2*n1+2) babysgn<-fuhao(baby,34) babysgn=sign(baby1-34);babysgn s=qnorm(q,0,1)W<-t(s)%*%babysgn;Wsd<-sum((s*babysgn)^2);sdT=W/sd;T2.7分布的一致性检验例2.19shuju1<-data.frame(month=c(1:6),customers=c(27,18,15,24,36,30));shuju1 attach(shuju1) n<-sum(customers);nexpect<-rep(1,6)*(1/6)*n;expectx.squ=sum((customers-expect)^2)/25;x.squ#方法一value<-qchisq(1-0.05,length(customers)-1);value #方法二pvalue<-1-pchisq(x.squ,length(customers)-1);pvalue 例2.20shuju2<-data.frame(chongshu=c(0:6),zhushu=c(10,24,10,4,1,0,1));shuju2attach(shuju2)n=sum(zhushu);nlamda<-sum(chongshu*zhushu)/n;lamdap<-dpois(chongshu,lamda);pn*px.squ=sum((zhushu^2)/(n*p))-n;x.squ#方法一value<-qchisq(1-0.05,length(zhushu)-1);value#方法二pvalue<-1-pchisq(x.squ,length(zhushu)-1);pvalue例2.21shuju3<-c(36,36,37,38,40,42,43,43,44,45,48,48,50,50,51,52,53,54,54,56,57,57,57,58,58,58,58,58,59,60,61,61,61,62,62,63,63,65,66,68,68,70, 73,73,75);shuju3 n=length(shuju3)n0=sum(shuju3<30);n0n1=sum(shuju3>30 & shuju3<=40);n1n2=sum(shuju3>40 & shuju3<=50);n2n3=sum(shuju3>50 & shuju3<=60);n3n4=sum(shuju3>60 & shuju3<=70);n4n5=sum(shuju3>70 & shuju3<=80);n5n6=sum(shuju3>80);n6nn<-c(n0,n1,n2,n3,n4,n5,n6);nn #计算45位学生体重分类的频数！shuju3.mean=mean(shuju3);shuju3.meanshuju3.var=var(shuju3);shuju3.varshuju3.sd=sd(shuju3);shuju3.sde0=pnorm(30,shuju3.mean,shuju3.sd)e1=pnorm(40,shuju3.mean,shuju3.sd)-pnorm(30,shuju3.mean,shuju3.sd)e2=pnorm(50,shuju3.mean,shuju3.sd)-pnorm(40,shuju3.mean,shuju3.sd)e3=pnorm(60,shuju3.mean,shuju3.sd)-pnorm(50,shuju3.mean,shuju3.sd)e4=pnorm(70,shuju3.mean,shuju3.sd)-pnorm(60,shuju3.mean,shuju3.sd)e5=pnorm(80,shuju3.mean,shuju3.sd)-pnorm(70,shuju3.mean,shuju3.sd)e6=1-pnorm(80,shuju3.mean,shuju3.sd)e=c(e0,e1,e2,e3,e4,e5,e6);eee=n*c(e0,e1,e2,e3,e4,e5,e6);eex.squ=sum((nn^2)/(ee))-n;x.squ#方法一value<-qchisq(1-0.05,length(ee)-1);value#方法二pvalue<-1-pchisq(x.squ,length(ee)-1);pvalue例2.22healthy<-c(87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86,76,80,81,75,77,72,81,90,84,86,80,68,77,87,76,77,7 8,92, 75,80,78);healthyks.test(healthy,pnorm,80,6)第三章#Brown_Mood中位数#Brown-Mood中位数检验程序BM.test<-function(x,y,alt){xy<-c(x,y)md.xy<-median(xy) #利用中位数的检验#md.xy<-quantile(xy,0.25) #利用p分位数的检验t<-sum(xy>md.xy)lx<-length(x)ly<-length(y)lxy<-lx+lyA<-sum(x>md.xy)if (alt=="greater"){w<-1-phyper(A,lx,ly,t)}else if (alt=="less"){w<-phyper(A,lx,ly,t)}conting.table=matrix(c(A,lx-A,lx,t-A,ly-(t-A),ly,t,lxy-t,lxy),3,3) /doc/86684913.html,<-c("X","Y","X+Y")/doc/86684913.html,<-c(">MXY","<-list(http:="" doc="" http:="" list(contingency.table="conting.table,p.vlue=w)</p"="">例3.2X<-c(698,688,675,656,655,648,640,639,620) Y<-c(780,754,740,712,693,680,621)#方法一：BM.test(X,Y,"less")#方法二：XY<-c(X,Y)md.xy<-median(XY)t<-sum(XY>md.xy)lx<-length(X)ly<-length(Y)lxy<-lx+lyA<-sum(X>md.xy)#没有修正时的情形pvalue1<-pnorm(A,lx*t/(lx+ly),sqrt(lx*ly*t*(lx+ly-t)/(lx+ly)^3));pvalue1#修正时的情形pvalue2<-pnorm(A,lx*t/(lx+ly)-0.5,sqrt(lx*ly*t*(lx+ly-t)/(lx+ly)^3));pvalue2 3.2、Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验#求两样本分别的秩和的程序.Qiuzhi<-function(x,y){n1<-length(y)yy<-c(x,y)wm=0for(i in 1:n1){wm=wm+sum(y[i]>yy,1)}wm例3.3weight.low=c(134,146,104,119,124,161,107,83,113,129,97,123)m=length(weight.low)weight.high=c(70,118,101,85,112,132,94)n=length(weight.high)#方法一：wy<-Qiuzhi(weight.low,weight.high)##wy=50 wxy<-wy-n*(n+1)/2;wxy#=22mean<-m*n/2var<-m*n*(m+n+1)/12pvalue<-1-2*pnorm(wxy,mean-0.5,var);pvalue#方法二wilcox.test(weight.high,weight.low)例3.4 Mx-My的R参考程序：x1<-c(140,147,153,160,165,170,171,193)x2<-c(130,135,138,144,148,155,168)n1<-length(x1)n2<-length(x2)th.hat<-median(x2)-median(x1)B=10000Tboot=c(rep(0,1000)) #vector of length Bootstrapfor (i in 1:B){xx1=sample(x1,5,T) #sample of size n1 with replacement from x1xx2=sample(x2,5,T) #sample of size n2 with replacement from x2Tboot[i]=median(xx2)-median(xx1)th<-median(Tboot);thse=sd(Tboot)Normal.conf=c(th+qnorm(0.025,0,1)*se,th-qnorm(0.025,0,1)*se);Normal.conf Percentile.conf=c(2*th-quantile(Tboot,0.975),2*th-quantile(Tboot,0.025));Percentile.confProvotal.conf=c(quantile(Tboot,0.025),quantile(Tboot,0.975));Provotal.confth.hat3.3、Mood方差检验qiuzhi<-function(x,y){xy<-c(x,y)zhi<-NULLfor (i in 1:length(x)){zhi<-c(zhi,sum(x[i]>=xy))}zhi}引例：x1<-c(48,56,59,61,84,87,91,95)x2<-c(2,22,49,78,85,89,93,97)zhi_x1=qiuzhi(x1,x2);zhi_x1#zhi_x2=qiuzhi(x2,x1);zhi_x2#var_x1=var(x1);var_x1#var_x2=var(x2);var_x2m=length(x1);mn=length(x2);nmean_R=(m+n+1)/2;mean_Rmean1=m*(m+n+1)*(m+n-1)/12;mean1var1=m*n*(m+n+1)*(m+n+2)*(m+n-2)/180;var1M1=sum((zhi_x1-mean_R)^2);M1p_value=2*pnorm(M1,mean1-0.5,sqrt(var1))p_value例3.5X<-c(4.5,6.5,7,10,12)Y<-c(6,7.2,8,9,9.8)zhi_X=qiuzhi(X,Y);zhi_Xm=length(X);mn=length(Y);nmean_R=(m+n+1)/2;mean_Rmean2=m*(m+n+1)*(m+n-1)/12;mean2var2=m*n*(m+n+1)*(m+n+2)*(m+n-2)/180;var2M2=sum((zhi_X-mean_R)^2);M2#方法一：查附表9#方法二：p_value=2*(1-pnorm(M2,mean2-0.5,sqrt(var2))) p_value #方法三Z=1/(sqrt(var2))*(M2-mean2+0.5);Z 3.4、Moses方差检验qiuzhi<-function(x,y){xy<-c(x,y)zhi<-NULLfor (i in 1:length(x)){zhi<-c(zhi,sum(x[i]>=xy))}zhi}例3.6x1<-c(8.2,10.7,7.5,14.6,6.3,9.2,11.9,5.6,12.8,5.2,4.9,13.5)m1=length(x1);m1x2<-c(4.7,6.3,5.2,6.8,5.6,4.2,6.0,7.4,8.1,6.5)m2=length(x2);m2A<-matrix(x1,ncol=3);A#随机分组a1=sample(x1,3,F)xx2=NULLfor(i in 1:m1){if(sum(a1==x1[i])==0) xx2=c(xx2,x1[i]) } a2=sample(xx2,3,F)xx3=NULLfor(i in 1:(m1-3)){if(sum(a2==xx2[i])==0) xx3=c(xx3,x1[i]) } a3=sample(xx3,3,F)x11=sum((A[1,]-mean(x1))^2);x11x12=sum((A[2,]-mean(x1))^2);x12x13=sum((A[3,]-mean(x1))^2);x13x14=sum((A[4,]-mean(x1))^2);x14SSA<-c(x11,x12,x13,x14);SSAB<-matrix(x2[1:9],ncol=3);By11=sum((B[1,]-mean(x2))^2);y11y12=sum((B[2,]-mean(x2))^2);y12y13=sum((B[3,]-mean(x2))^2);y13SSB<-c(y11,y12,y13);SSBzhi_SSA=qiuzhi(SSA,SSB);zhi_SSAzhi_SSB=qiuzhi(SSB,SSA);zhi_SSBS=sum(zhi_SSA);STM=S-4*(4+1)/2;TM#方法一(查附表4)拒绝域C=(TM<w(0.025,m1,m2)或者< p="">TM>W(0.975,m1,m2))其中W(0.975,m1,m2)=m1*m2-W(0.025,m1,m2). #方法二（Wilcoxon秩和检验）wilcox.test(SSA,SSB)#方法二（Mann-Whitney秩和检验）m=length(SSA);mn=length(SSB);nmean_AB=m*n/2;mean_ABvar_AB=m*n*(m+n+1)/12;var_ABp_value=1-pnorm(S,mean_AB,sqrt(var_AB));p_value第四章4.1、试验设计和方差分析的基本概念回顾#R软件中单因素方差分析的函数例4.1#方法一：****Analysis of Variance Model ****y<-c(2.0,1.4,2.0,2.8,2.4,1.9,1.8,2.5,2.0,1.5,2.1,2.2);y lever<-c("B","A","C","C","B","A","B","C","A","A","C","B") x<-factor(lever);xxy<-data.frame(y,x)attach(xy)aov(formula=y~x,data=xy)aov.xy<-aov(formula=y~x,data=xy)summary(aov.xy)#方法二：x1<-c(1.4,1.9,2.0,1.5)x2<-c(2.0,2.4,1.8,2.2)x3<-c(2.6,2.8,2.5,2.1)y<-c(x1,x2,x3);yy.mean<-mean(y);y.meanssT<-sum((y-y.mean)^2);ssT #计算总的平方和x1.mean<-mean(x1)x2.mean<-mean(x2)x3.mean<-mean(x3)sse<-sum(sum((x1-x1.mean)^2),sum((x2-x2.mean)^2),sum((x3-x3.mean)^2));sse #计算误差平方和sst<-ssT-sse;sst #计算组间平方和F<-(sst/2)/(sse/(length(y)-3));F #计算方差分析的F 检验统计量#临界值的计算value<-qf(0.95,2,length(y)-3);value#计算p-value值p.value<-1-pf(8,2,length(y)-3);p.value表4.5xueye<-c(8.4,9.4,9.8,12.2,10.8,15.2,9.8,14.4,8.6,9.8,10.2,9.8,8.8,9.8,8.9,12.0,8.4,9.2,8.5,9.5);xueyesst1<-sum((xueye-mean(xueye))^2);sst1a=matrix(xueye,ncol=5);aquzu<-apply(a,2,sum);quzuchuli<-apply(a,1,sum);chulik=5b=4ssb=1/4*sum(quzu^2)-sum(quzu)^2/(k*b);ssbsst=1/5*sum(chuli^2)-sum(chuli)^2/(k*b);sst sse=sst1-ssb-sst;ssemssb=ssb/(k-1);mssbmsst=sst/(b-1);msstmsse=sse/(k*b-k-b+1);msseF1=mssb/msse;F1F2=msst/msse;F2value1=qf(1-0.05,k-1,k*b-k-b+1)value2=qf(1-0.05,b-1,k*b-k-b+1)例4.3qiuzhi<-function(w,x,y,z){xy<-c(w,x,y,z)zhi<-NULLfor (i in 1:length(w)){zhi<-c(zhi,sum(w[i]>=xy))}zhi}a<-c(80,203,236,252,284,368,457,393)b<-c(133,180,100,160)c<-c(156,295,320,448,465,481,279)d<-c(194,214,272,330,386,475)azhi=qiuzhi(a,b,c,d);azhibzhi=qiuzhi(b,a,c,d);bzhiczhi=qiuzhi(c,a,b,d);czhidzhi=qiuzhi(d,a,b,c);dzhiH=12/(n*(n+1))*(sum(azhi)^2/length(a)+sum(bzhi )^2/length(b) +sum(czhi)^2/length(c)+sum(dzhi)^2/length(d))-(3*(n+1)) 方法一：value=qchisq(1-0.05,3);value方法二：pvalue=1-pchisq(H,3);pvaluemean=c(mean(a),mean(b),mean(c),mean(d))#两两比较的程序bjiao=function(azhi,bzhi,czhi,dzhi){{n=length(c(azhi,bzhi,czhi,dzhi))av=sum(azhi)/length(azhi)bv=sum(bzhi)/length(bzhi)se=sqrt(n*(n+1)/12*(1/length(azhi)+1/length(bzhi) )) d=abs(av-bv)dab=d/sehuizong=c(d,se,dab,qnorm(1-0.05,0,1))} huizong}bjiao(azhi,bzhi,czhi,dzhi)bjiao(czhi,dzhi,azhi,bzhi)4.3、Jonckheere-T erpstra检验例4.5x=c(125,136,116,101,105,109)y=c(122,114,131,120,119,127)z=c(128,142,128,134,135,131,140,129)xm=mean(x);xmym=mean(y);ymzm=mean(z);zmg=c(rep(1,6),rep(2,6),rep(3,8))tapply(c(x,y,z),g,median)JT.test(data=t(c(x,y,z)),class=g)Wij<-function(x,y){n1=length(y)zhiij<-0for(i in 1:n1){zhiij=zhiij+sum(x<="" p="">}zhiij}w12=Wij(x,y);w12w13=Wij(x,z);w13w23=Wij(y,z);w23#方法一：通过查表决策！#W=sum(w12,w13,w23);W#方法二：通过中心极限定律决策！#N=length(c(x,y,z))n1=length(x)n2=length(y)n3=length(z)E=(N^2-sum(n1^2,n2^2,n3^2))/4;E #计算J的数学期望#f1=function(n){f=n^2*(2*n+3)}Var=(f1(N)-sum(f1(n1),f1(n2),f1(n3)))/72;Varsd.Var=sqrt(Var);sd.Var #计算J的方差和标准差#z1=(W-E)/sd.Var;z1 #可以通过拒绝域来决策#pvalue=2*(1-pnorm(z,0,1));pvalue #可以通过pvalue值来决策#例4.6jie=function(x,y){{jiedian<-NULLshuju<-NULLxy<-c(x,y)y1<-unique(y)for (i in 1:length(y1)){if(sum(xy==y1[i])>1) {jiedian<-c(jiedian,sum(xy==y1[i])) shuju<-c(shuju,y1[i])}}j=c(jiedian,shuju)#shuju输出是那些数据打结#}j}a=c(40,35,38,43,44,41)b=c(38,40,47,44,40,42)c=c(48,40,45,43,46,44)jie12=jie(a,b);jie12jie13=jie(a,c);jie13jie23=jie(b,c);jie23#例4.7（P128)qiuzhi=function(x){n1=length(x)n2=length(unique(x))zhi=NULLif (n1==n2){for (i in 1:n1){zhi=c(zhi,sum(x<=x[i]))}}else{for (i in 1:n1){zhi=c(zhi,mean(sum(x<x[i],1):sum(x<=x[i]))) p="" }<=""> }zhi}jiedian=function(x1){n1=length(x1)x2=unique(x1)n2=length(x2)jie=NULLfor(i in 1:n2){n=sum(x1==x2[i])if (n>1) jie=c(jie,n)}jie}a1=c(85,82,82,79)a2=c(87,75,86,82)a3=c(90,81,80,76)a4=c(80,75,81,75)zhi1=qiuzhi(a1);zhi1zhi2=qiuzhi(a2);zhi2zhi3=qiuzhi(a3);zhi3zhi4=qiuzhi(a4);zhi4a1=t(matrix(c(zhi1,zhi2,zhi3,zhi4),ncol=4));a1 b1=apply(a1,2,sum);b1b=4k=4Q=12/(b*k*(k+1))*sum(b1^2)-3*b*(k+1);Q jie1=jiedian(a1);jie1jie2=jiedian(a2);jie2jie3=jiedian(a3);jie3jie4=jiedian(a4);jie4jien=c(jie1,jie2,jie3,jie4);jienjienn=sum(jien^3-jien);jiennt1=b*k*(k^2-1);t1Qc=Q/(1-jienn/t1);Qc 5.3、Fisher精确性检验setwd("")getwd()例5.3medicine<-matrix(c(8,2,7,23),,2,byrow=T) medicine fisher.test(medicine)chisq.test(medicine)</x[i],1):sum(x<=x[i])))></w(0.025,m1,m2)或者<></min){min<-min1;l<-i}>。
用R语言做非参数
用R语言做非参数非参数统计是一种统计学方法，不依赖于数据的分布假设。
相比于参数统计，非参数统计更加灵活，可以处理各种类型的数据。
在R语言中，有很多函数和包可以用来进行非参数统计分析。
首先，我们可以使用Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U检验）来比较两组独立样本的中位数差异。
Wilcoxon秩和检验是一种非参数的假设检验方法，适用于两组样本的中位数比较。
在R语言中，使用wilcox.test(函数可以进行Wilcoxon秩和检验。
例如，假设我们有两组样本x和y，我们可以使用以下代码进行Wilcoxon秩和检验：```Rx<-c(1,2,3,4,5)y<-c(6,7,8,9,10)result <- wilcox.test(x, y)print(result)```这段代码将计算两组样本的Wilcoxon秩和检验结果，并打印输出。
除了Wilcoxon秩和检验，我们还可以使用Kruskal-Wallis检验来比较多组样本的中位数差异。
Kruskal-Wallis检验是一种非参数的方差分析方法，适用于多组样本的中位数比较。
在R语言中，使用kruskal.test(函数可以进行Kruskal-Wallis检验。
例如，假设我们有三组样本x、y和z，我们可以使用以下代码进行Kruskal-Wallis检验：```Rx<-c(1,2,3,4,5)y<-c(6,7,8,9,10)z<-c(11,12,13,14,15)result <- kruskal.test(list(x, y, z))print(result)```这段代码将计算三组样本的Kruskal-Wallis检验结果，并打印输出。
另外，对于变量间的相关性检验，我们可以使用Spearman秩相关系数。
Spearman秩相关系数是一种非参数的相关性分析方法，适用于非线性关系的变量间的相关性分析。
r中某行不为0的个数命令
r中某行不为0的个数命令在使用R语言进行数据分析时，经常会遇到需要统计某行中不为0的个数的情况。
这个需求在实际工作中非常常见，比如我们需要统计某个班级学生的缺勤情况，或者统计某个城市每个月的降雨天数等等。
在R语言中，统计某行不为0的个数非常简单。
我们可以使用sum 函数结合逻辑判断来实现这一功能。
下面将详细介绍具体的操作步骤。
我们需要准备一份数据集。
假设我们有一个班级学生的考试成绩表，其中包含了每个学生在不同科目上的成绩。
我们的目标是统计每个学生不为0的科目个数。
我们需要使用read.csv函数将数据集导入到R中。
假设我们的数据集文件名为"grades.csv"，则可以使用以下命令读取数据：```Rgrades <- read.csv("grades.csv")```接下来，我们可以使用sum函数结合逻辑判断来统计每个学生不为0的科目个数。
假设我们的数据集中有5个科目列，分别为"subject1"、"subject2"、"subject3"、"subject4"和"subject5"，我们可以使用以下命令来实现统计功能：```Rgrades$nonzero_count <- apply(grades[, c("subject1", "subject2", "subject3", "subject4", "subject5")], 1, function(x) sum(x != 0))```在上述命令中，我们使用了apply函数来对每一行的科目列进行遍历。
对于每一行，我们使用sum函数结合逻辑判断x != 0来统计不为0的科目个数，并将结果保存在新的一列"nonzero_count"中。
R语言——参数检验和非参数检验
参数检验和非参数检验的区别
计量资料一般是参数、非参数检验都是可以的。但是对于能使用参数检验的，首选参数检验，对不能满足条件的才选用 非参数检验。
参数检验 一般有：T检验，方差分析，（要求：方差齐性、正态分布）一般也是用于计量资料。选用非参数检验的情况 有：①总体分布不易确定（也就是不知道是不是正态分布）②分布呈非正态而无适当的数据转换方法③等级资料④一段或两段 无确定数据等（比如一段的数据是>50，是一个开区间）
当我们研究的样本处于良好情况下（近似正态、无离群点、数据量大等），传统的参数检验是很有效的。但是当这些前提条件不再满足 时，参数检验就不再有效。此时人们往往求助于非参数检验，非参数检验不再关注数据的值，而只关注数据的秩，这样就抛弃了大量可用的信 息。而置换检验采取重复随机抽样的方法，通过对样本再抽样构造经验分布，然后在此基础上生成P值进行推断，达到很好的效果。但要注意的 是，如果样本不能很好的代表总体，任何检验方法都是无效的
然而有许多观察结果却并不是真正的数值例如只是某种分类或等级倘若强行将上述运算施于这种非真正数值的观察结果则势必会歪曲事情的本来面目从而使人们对检验的有效性产生怀疑这时只有采用非参数统计才能得到有价值的结果
R语言练习题(统计软件实验)
x <- sin(223/3);y <- x^2;x+2*y-5*z
3建立起始值=3,增量值=5.5,终止值=44的一维数组x
x <- seq(3.47,by=5.5)
4建立等差一维数组x：首项为0,末项为 ,项数为15
colnames(mtupper)<-NULL
rownames(mtupper)<-NULL
colnames(mtupper)<-NULL
rownames(mtupper)<-NULL
colnames(mtupper)<-NULL
10. mtupper每一行求和，存入mtsum。
mtsum<-apply(mtupper,MARGIN=1,FUN=sum)
print(I)
2
while (i<=100) {
sum <- sum+i
i <- i+1
}
print(sum)
3
repeat{
if(i%%2!=0)sum <- sum+i
i <- i+1
if(i>100)break
}
print(sum)
2使用while循环求1+2+3+…+100的和。
i <- 1
How many pairs are there?(Use R to solve all these questions!)
(思考使用循环和不使用循环两种方式解答)
sum=0
for(i in 1:100)
r语言多组数据非参数检验 -回复
r语言多组数据非参数检验-回复R语言多组数据非参数检验是一种常用的统计分析方法，适用于未满足正态分布假设的情况。
本文将以此为主题，从介绍非参数检验的背景和原理，到详细讲解R语言中多组数据非参数检验的步骤，一步一步回答读者的疑问。
一、非参数检验的背景和原理非参数检验是一种不基于总体分布假设的统计方法，主要用于比较两个或多个组之间的差异。
相比于参数检验，非参数检验更为灵活，适用范围更广。
非参数检验的原理是通过对数据进行排序和秩次变换，来忽略数据分布的形状和特征，只关注于数据的顺序关系，从而进行统计推断。
二、R语言中多组数据非参数检验的步骤在R语言中，进行多组数据的非参数检验可以使用多种函数，下面将一步一步介绍具体的操作步骤。
1. 导入数据首先，需要将数据导入R语言中，并将其存储为矩阵或数据框的形式。
可以使用`read.csv()`或`read.table()`函数将数据从外部文件导入，也可以直接使用`data.frame()`函数手动创建数据框。
2. 定义分组变量根据研究设计，将数据分组。
通常可以使用向量或因子变量的形式定义分组变量，例如：group <- c("A", "A", "A", "B", "B", "B")。
3. 进行非参数检验R语言中有多个函数可以进行非参数检验，根据研究目的和数据类型的不同，选择合适的函数。
常用的函数有：- wilcox.test(): 用于比较两个独立样本之间的差异，返回Wilcoxon秩和检验的结果。
- kruskal.test(): 用于比较多个独立样本之间的差异，返回Kruskal-Wallis 检验的结果。
- friedman.test(): 用于比较多个相关样本之间的差异，返回Friedman 秩和检验的结果。
这些函数都有相似的参数，包括x（数据向量或因子）、y（分组变量）和alternative（备择假设），可以根据需要进行设置。
r语言非中心参数计算
r语言非中心参数计算R语言是一种流行的统计分析和数据可视化工具，它提供了丰富的函数和包来进行数据分析和建模。
在统计建模中，非中心参数是指在假设检验中使用的参数，它们通常用于描述数据分布的形状和位置。
在R语言中，我们可以使用一些函数和包来进行非中心参数的计算和假设检验。
一种常用的方法是使用R中的t.test()函数来进行非中心参数的计算。
该函数可以用来进行单样本或双样本的t检验，并且可以指定非中心参数的值。
例如，我们可以使用以下代码来计算一个双样本t检验的非中心参数：R.# 导入数据。
data1 <c(23, 25, 27, 29, 31)。
data2 <c(21, 24, 26, 28, 30)。
# 计算非中心参数。
t_test <t.test(data1, data2, alternative = "two.sided", var.equal = TRUE, conf.level = 0.95)。
non_central_parameter <t_test$statistic.在这个例子中，我们导入了两组数据data1和data2，然后使用t.test()函数进行双样本t检验，并且将非中心参数的值存储在non_central_parameter变量中。
除了t.test()函数之外，R语言中还有一些其他的包和函数可以用来进行非中心参数的计算，比如car包中的ncp.f函数和pwr包中的pwr.t.test函数等。
这些函数和包可以帮助我们更方便地进行非中心参数的计算和假设检验。
总之，R语言提供了丰富的工具和函数来进行非中心参数的计算，这些工具可以帮助我们更好地理解数据分布的形状和位置，从而进行更准确的统计分析和建模。
希望本文能够对您有所帮助。
r语言统计处理例子
r语言统计处理例子以下是一个用R语言进行统计处理的例子：假设我们有一个数据集，其中包含了100名学生的成绩情况。
我们想要计算学生的平均分，标准差以及成绩的分布情况。
首先，首先我们可以创建一个包含100个随机成绩的向量：```Rset.seed(123) # 设置随机数种子，以保证结果的可复现性grades <- round(runif(100, 0, 100), 1) # 创建一个包含100个成绩的向量```接下来，我们可以使用以下R函数来计算平均分和标准差：```Rmean_grade <- mean(grades) # 计算平均分sd_grade <- sd(grades) # 计算标准差```为了了解成绩的分布情况，我们可以使用`hist()`函数来创建一个直方图：```Rhist(grades, breaks = 10, col = "blue", xlab = "成绩", ylab = "频数", main = "成绩分布直方图")```最后，我们可以使用`table()`函数来计算每个成绩的频数，并使用`barplot()`函数来创建一个条形图表示成绩的分布情况：```Rgrade_counts <- table(grades) # 计算每个成绩的频数barplot(grade_counts, col = "blue", xlab = "成绩", ylab = "频数", main = "成绩分布条形图")```以上就是一个简单的用R语言进行统计处理的例子。
你可以根据具体的需求来选择合适的统计方法和可视化方式。
用R语言做非参数
用R语言做非参数&半参数回归笔记由詹鹏整理，仅供交流和学习根据南京财经大学统计系孙瑞博副教授的课件修改，在此感谢孙老师的辛勤付出！教材为：Luke Keele: Semiparametric Regression for the Social Sciences. John Wiley & Sons, Ltd. 2008.-------------------------------------------------------------------------第一章 introduction: Global versus Local Statistic一、主要参考书目及说明1、Hardle(1994). Applied Nonparametic Regresstion. 较早的经典书2、Hardle etc (2004). Nonparametric and semiparametric models: an introduction. Springer. 结构清晰3、Li and Racine(2007). Nonparametric econometrics: Theory and Practice. Princeton. 较全面和深入的介绍，偏难4、Pagan and Ullah (1999). Nonparametric Econometrics. 经典5、Yatchew(2003). Semiparametric Regression for the Applied Econometrician. 例子不错6、高铁梅（2009）. 计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例（第二版）.清华大学出版社. （P127/143）7、李雪松（2008）. 高级计量经济学. 中国社会科学出版社. （P45 ch3）8、陈强（2010）. 高级计量经济学及Stata应用. 高教出版社.（ch23/24）【其他参看原ppt第一章】二、内容简介方法：——移动平均（moving average）——核光滑（Kernel smoothing）——K近邻光滑（K-NN）——局部多项式回归（Local Polynormal）——Loesss and Lowess——样条光滑（Smoothing Spline）——B-spline——Friedman Supersmoother模型：——非参数密度估计——非参数回归模型——非参数回归模型——时间序列的半参数模型——Panel data 的半参数模型——Quantile Regression三、不同的模型形式1、线性模型linear models2、Nonlinear in variables3、Nonlinear in parameters四、数据转换 Power transformation（对参数方法）In the GLM framework, models are equally prone(倾向于) to some misspecification（不规范）from an incorrect functional form. It would be prudent（谨慎的）to test that the effect of any independent variable of a model does not have a nonlinear effect. If it does have a nonlinear effect, analysts in the social science usually rely on Power Transformations to address nonlinearity.[ADD: 检验方法见Sanford Weisberg. Applied Linear Regression (Third Edition). A John Wiley & Sons, Inc., Publication.（本科的应用回归分析课教材）]----------------------------------------------------------------------------第二章 Nonparametric Density Estimation非参数密度估计一、三种方法1、直方图 Hiatogram2、Kernel density estimate3、K nearest-neighbors estimate二、Histogram 对直方图的一个数值解释Suppose x1,…xN – f(x), the density function f(x) is unknown.One can use the following function to estimate f(x)【与x的距离小于h的所有点的个数】三、Kernel density estimateBandwidth: h; Window width: 2h.1、Kernel function的条件The kernel function K(.) is a continuous function, symmetric(对称的) around zero, that integrates(积分) to unity and satisfies additional bounded conditions:(1) K() is symmetric around 0 and is continuous;(2) ,,;(3) Either(a) K(z)=0 if |z|>=z0 for z0Or(b) |z|K(z) à0 as ;(4) , where is a constant.2、主要函数形式3、置信区间其中，4、窗宽的选择实际应用中，。
R语言差异检验：非参数检验操作
R语⾔差异检验：⾮参数检验操作⾮参数检验是在总体⽅差未知或知道甚少的情况下，利⽤样本数据对总体分布形态进⾏推断的⽅法。
它利⽤数据的⼤⼩间的次序关系(秩Rank)，⽽不是具体数值信息，得出推断结论。
它是参数检验所需要的某些条件不满⾜时所使⽤的⽅法。
和参数检验相⽐，⾮参数检验的优势如下：稳健性。
对总体分布的条件要求放宽对数据类型要求不严格，适⽤有序分类变量适⽤范围⼴劣势：没有利⽤实际数值，损失了部分信息，检验的有效性较差。
⾮参数性检验的⽅法⾮常多，基于⽅法的检验功效性⾓度，本⽂只涉及双独⽴样本：Mann-Whitney U检验双配对样本：Wilcoxon配对秩和检验多独⽴样本：Kruskal-Wallis检验多配对样本：Friedman检验Mann-Whitney U检验曼-惠特尼U检验(曼-惠特尼秩和检验)，是由H.B.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。
它假设两个样本分别来⾃除了总体均值以外完全相同的两个总体，⽬的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。
适⽤条件双独⽴样本检验R语⾔⽰例函数及格式：wilcox.test(y~x,data)其中，y是连续变量，x是⼀个⼆分变量。
也可以使⽤这种形式：wilcox.test(y1,y2)其中，y1和y2为变量名。
可选参数data的取值为⼀个包含这些变量的矩阵或数据框。
⽰例：#载⼊MASS包library(MASS)#使⽤UScrime数据集#Prob为监禁率，So为是否南⽅地区#检验美国监禁率是否存在南⽅和⾮南⽅差异#wilcox.test检验wilcox.test(Prob~So,data = UScrime)#结果Wilcoxon rank sum testdata: Prob by SoW = 81, p-value = 8.488e-05alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0#结果显⽰P⼩于0.001,美国监禁率存在南⽅和⾮南⽅地区差异。
非参数统计r语言
非参数统计r语言非参数统计是一种统计学方法，它不依赖于数据的具体分布形式，而是通过对数据的排序、排列、秩次等进行分析来得出结论。
在统计学中，非参数统计方法常常用于处理那些不满足正态分布假设的数据，或者对数据分布形式不确定的情况下进行分析。
R语言是一种广泛应用于数据分析和统计学领域的编程语言，它提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化工具，使得非参数统计方法的应用变得更加方便和高效。
下面将介绍一些常见的非参数统计方法在R语言中的实现。
首先是Wilcoxon秩和检验，也称为Mann-Whitney U检验，用于比较两组独立样本的中位数是否有显著差异。
在R语言中，可以使用wilcox.test()函数进行计算，通过设置参数来指定要进行的检验类型，例如单侧检验、双侧检验等。
其次是Kruskal-Wallis检验，用于比较多组独立样本的中位数是否有显著差异。
在R语言中，可以使用kruskal.test()函数进行计算，通过将多组数据传入函数中进行比较，得出检验的结果和统计量。
另外，对于非参数统计中的秩相关检验，如Spearman秩相关系数检验和Kendall秩相关系数检验，也可以在R语言中进行计算。
通过使用cor.test()函数，可以计算两组数据的秩相关系数并进行假设检验，得出相关性的显著性。
除此之外，R语言中还提供了一些其他非参数统计方法的实现，如符号检验、秩和检验、秩秩相关检验等。
这些方法的应用可以帮助研究人员在数据分析中更全面地考虑数据的性质和假设，从而得出更可靠的统计结论。
总的来说，非参数统计方法在R语言中的应用丰富多样，可以满足不同数据分析的需求，帮助研究人员更好地理解数据的特征和结构，为科学研究和决策提供支持。
通过掌握R语言中的非参数统计方法，可以更好地应对实际数据分析中的挑战，为数据科学的发展和应用做出贡献。
r语言多组数据非参数检验 -回复
r语言多组数据非参数检验-回复标题：使用R语言进行多组数据的非参数检验在统计分析中，非参数检验是一种重要的工具，它不需要对数据分布做出任何假设。
在R语言中，我们可以方便地进行多组数据的非参数检验。
以下是一步一步的详细指导。
一、理解非参数检验非参数检验主要用于比较两组或多组数据的分布是否存在显著差异，而无需对数据的总体分布做出特定的假设。
这使得非参数检验在处理异常值、偏态分布或者样本量较小的数据时具有优势。
二、准备数据在进行非参数检验之前，我们需要先准备好数据。
假设我们有三组数据，分别存储在变量group1, group2, group3中。
Rset.seed(123)group1 <- rnorm(20, mean = 50, sd = 10)group2 <- rnorm(20, mean = 60, sd = 10)group3 <- rnorm(20, mean = 70, sd = 10)这里我们使用了R的随机数生成函数rnorm生成了三组正态分布的数据。
三、Kruskal-Wallis H检验Kruskal-Wallis H检验是一种常用的非参数检验方法，用于比较两组或多组数据的分布是否相同。
在R中，我们可以使用kruskal.test函数来进行Kruskal-Wallis H检验。
Rdata <- c(group1, group2, group3)group <- factor(rep(c("group1", "group2", "group3"), each = length(group1)))kruskal.test(data ~ group)在这个例子中，我们首先将三组数据合并到一个向量data中，然后创建了一个因子group来表示每个数据点所属的组别。
最后，我们使用kruskal.test函数进行了Kruskal-Wallis H检验。
r语言3组非参数检验
r语言3组非参数检验非参数检验在统计学中是一种重要的方法，用于比较两组或多组数据是否具有显著性差异。
在R语言中，我们可以使用多种非参数检验方法来处理三组数据。
下面我们将介绍三种常用的非参数检验方法：卡方检验、配对卡方检验和Fisher确切概率法。
一、卡方检验卡方检验是一种用于比较两个或多个样本率或构成比是否显著的统计方法。
在R语言中，我们可以使用`chisq.test()`函数来进行卡方检验。
对于三组数据，我们可以将每两组的数据进行比较。
首先，我们需要将三组数据分别存储在三个向量中，例如：`group1`、`group2`和`group3`。
然后，我们可以使用以下代码进行卡方检验：```r#导入R语言自带的数据集data(mtcars)#将三组数据分别存储在向量中group1<-mtcars$mpggroup2<-mtcars$hpgroup3<-mtcars$drat#进行卡方检验chisq.test(cbind(group1,group2,group3))```上述代码将输出每组数据之间的卡方统计量和对应的p值。
如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，认为两组数据之间存在显著差异。
二、配对卡方检验配对卡方检验是一种用于比较两个配对样本是否具有相似性的统计方法。
在R语言中，我们可以使用`paired.test()`函数来进行配对卡方检验。
对于三组数据，我们可以将每两组的数据进行配对比较。
首先，我们需要将每两组的数据配对存储在一个矩阵或数据框中，例如：`df`。
然后，我们可以使用以下代码进行配对卡方检验：```r#创建示例数据框df<-data.frame(group1=c(1,2,3,4),group2=c(5,6,7,8),group3=c(9,10,11,12))#进行配对卡方检验paired.test(df)```上述代码将输出每组数据的配对样本之间的卡方统计量和对应的p值。
R语言与核密度估计(非参数统计)
得到下图，我们可以清楚的看到带宽为0.8恰
好合适，其余的不是拟合不足便是过拟合。
窗宽究竟该如何选择呢？
我们这里不加证明的给出最佳窗宽选择公式：
(这个基于积分均方误差最小的角度得到的) 这里介绍两个可操作的窗宽估计办法：(这两种方法都比较 容易导致过分光滑) 1、 Silverman大拇指法则 这里使用R(phi’’)/sigma^5估计R（f’’），phi代表标准正态密 度函数，得到h的表达式： h=(4/(3n))^(*1/5)*sigma 2、 极大光滑原则 h=3*(R(K)/(35n))^(1/5)*sigma当然也有比较麻烦的窗宽估计 办法，比如缺一交叉验证，插入法等，可以参阅 《computational s
我们先来看看窗宽的选择对核密度估计的影响： dfn1<-function(x){ 0.5*dnorm(x,3,1)+0.5*dnorm(x,-3,1)} par(mfrow=c(2,2)) curve(dfn1(x),from=-6,to=6) data<-c(rnorm(200,3,1),rnorm(200,-3,1)) plot(density(data,bw=8)) plot(density(data,bw=0.8)) plot(density(data,bw=0.08))
作图如下：
最后说一个R的内置函数density（）。其实
我觉得如果不是为了简要介绍核密度估计的 一些常识我们完全可以只学会这个函数 先看看函数的基本用法： density(x, ...)## Default S3 method:
density(x,
bw = "nrd0", adjust = 1, kernel = c("gaussian", "epanechnikov", "rectangular", "triangular", "biweight", "cosine", "optcosine"), weights = NULL, window = kernel, width, give.Rkern = FALSE, n= 512, from, to, cut = 3, na.rm = FALSE, ...)
非参数统计方法R语言代码
7.1符号检验案例1：在显著性水平a=0.05的条件下，能否得出结论，每家超市周销售量的中位数等于450箱？0：中位数等于4501：中位数不等于450键入数据，将该变量命名a:a<-c(482,562,415,860,426,474,662,380,515,721)利用binom.test()函数做检验。
sum(a<450)表示数据中小于450的个数，alternative="two.sided"表示双侧检验：binom.test(sum(a<450),n=10,p=0.5,alternative="two.sided")程序结果截图如下：结论：P-值为0.3438，不能拒绝原假设。
案例2：厂商想要调查消费者更青睐奶香饼干还是咸香饼干。
0：消费者对奶香和咸香的偏好没有差异1：消费者对奶香和咸香的偏好有差异由于此案例分析的是分类型数据，而不是数值型数据，因此我们可以直接计算p 值：2*min(pbinom(2,12,0.5),1-pbinom(1,12,0.5))程序结果截图如下：结论：p-值为0.03857，拒绝原假设，消费者对两种口味的偏爱存在差异。
案例3：试分析两款手机的待机时长有无显著差异。
0：两款手机的待机时长没有差异1：两款手机的待机时长有差异输入数据x<-c(25,30,28,23,27,35,30,28,32,29,30,30,31,16)y<-c(19,32,21,19,25,31,31,26,30,25,28,31,25,25)采用成对符号检验，调用binom.test()做检验。
binom.test(sum(x<y),length(x))程序结果截图如下：结论：sum(x<y)表示样本x小于样本y的个数，计算出的p值大于0.05，无法拒绝原假设，可以认为两种手机的待机时长无显著差异。
另外，计算出的区间也包括0.5，也就是说，可以认为，x<y和x≥y的概率各占1/2，得出的结论也无法拒绝原假设，说明两种手机的待机时长无明显差异。