非参数实验报告3
非参数统计实验报告 南邮概要
非参数统计实验报告南邮概要南京邮电大学非参数统计实验报告。
实验目的，通过对一组数据的非参数统计分析，掌握非参数统
计方法的应用和实验技能。
实验内容，本次实验选取了一组实际数据，利用非参数统计方
法进行分析。
首先对数据进行了描述性统计分析，包括数据的中心
趋势和离散程度。
接着进行了正态性检验，验证数据是否符合正态
分布。
然后利用非参数统计方法进行了假设检验，比较了不同组数
据之间的差异。
实验结果，经过描述性统计分析，数据的均值为X，标准差为S。
正态性检验结果显示，数据不符合正态分布。
在进行了Wilcoxon秩
和检验后发现，不同组数据之间存在显著差异。
实验结论，通过本次实验，我们掌握了非参数统计方法的应用
技能，了解了非参数统计方法在实际数据分析中的重要性。
同时也
对数据的正态性检验和假设检验有了更深入的理解。
总结，本次实验通过对一组实际数据的非参数统计分析，加深了我们对非参数统计方法的理解，提高了我们的实验技能。
非参数统计方法在实际数据分析中具有重要的应用价值，我们需要不断学习和掌握这些方法，为今后的科研工作和实践应用做好准备。
常用的非参数检验（NonparametricTests）总结
常用的非参数检验（NonparametricTests）总结非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。
参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
非参数检验正是一类基于这种考虑，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等进行推断的方法。
由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
•两独立样本的非参数检验两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。
独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。
SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法，其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。
某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。
如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异，可从两种工艺生产出的产品中随机抽样，得到各自的使用寿命数据。
甲工艺：675 682 692 679 669 661 693乙工艺：662 649 672 663 650 651 646 652（1）曼-惠特尼U检验两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。
其原假设：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。
曼-惠特尼U 检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。
秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。
（2）K-S检验K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布，还能够检验两总体分布是否存在显著差异。
非参数检验（卡方检验）,实验报告
非参数检验（卡方检验）,实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称非参数检验(卡方检验)专业班级姓名学号实验日期实验地点2015—2016 学年度第学期一、实验目得对分类资料进行卡方检验。
二、实验环境1、硬件配置:处理器:Intel(R)Core(TM)i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB系统类型:64 位操作系统 2、软件环境:IBM SPSS Statistics 19、0 软件三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述)（1）课本第六章得例 6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果;（2）然后将实验指导书得例 1-4 运行一遍,注意理解结果。
四、实验结果与分析(包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等)例例 6、1 表 1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计 46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。
表 2 卡方检验X2 值df 渐进Sig、(双侧)精确Sig、(双侧)精确Sig、(单侧)Pearson 卡方 9、277a1、002连续校正b7、944 1、005似然比 9、419 1、002Fisher 得精确检验、003、002 有效案例中得 N 80a、0 单元格(、0%)得期望计数少于5。
最小期望计数为15、30。
b、仅对 2x2 表计算分析: 表2就是卡方检验得结果。
因为两组各自得结果互不影响,即相互独立。
对于这种频数表格式资料,在卡方检验之前必须用“加权个案”命令将频数变量定义为加权变量,才能进行卡方检验。
Pearson 卡方:皮尔逊卡方检验计算得卡方值(用于样本数n≥40且所有理论数E≥5);连续校正b : 连续性校正卡方值(df=1,只用于2*2列联表);似然比:对数似然比法计算得卡方值(类似皮尔逊卡方检验);Fisher 得精确检验:精确概率法计算得卡方值(用于理论数E<5)。
非参数统计实验报告 南邮概要
非参数统计实验报告南邮概要英文回答：As a student majoring in statistics at Nanjing University of Posts and Telecommunications, I recently conducted a non-parametric statistical experiment as part of my coursework. The experiment aimed to compare the performance of two different machine learning algorithms on a dataset of customer purchasing behavior.To begin with, I collected the data from a local retail store, which included information on the products purchased by each customer and the total amount spent. I then divided the dataset into two groups, with one group being used to train the algorithms and the other to test their performance. The two algorithms under consideration were the k-nearest neighbors (KNN) and the support vector machine (SVM).After implementing the algorithms and running theexperiment, I obtained the results in the form of accuracy rates for each algorithm. However, since the data did not follow a normal distribution, I opted to use non-parametric statistical methods to analyze the results. Specifically, I employed the Wilcoxon signed-rank test to compare the accuracy rates of the two algorithms.The results of the test indicated that there was a significant difference in the performance of the two algorithms, with the KNN algorithm outperforming the SVM algorithm. This finding was consistent with my initial hypothesis and provided valuable insights for the application of machine learning in predicting customer purchasing behavior.Overall, the non-parametric statistical experiment allowed me to gain practical experience in applying statistical methods to real-world data. It also reinforced the importance of considering the distribution of data when choosing the appropriate statistical techniques for analysis.中文回答：作为南京邮电大学统计专业的学生，我最近在课程中进行了一项非参数统计实验。
非参数统计实验报告 南邮概要
非参数统计实验报告南邮概要非参数统计实验报告。
南邮概要。
在本次实验中，我们使用了非参数统计方法来分析数据，这些方法不依赖于总体参数的假设，适用于各种类型的数据分布。
我们的实验目的是研究南京邮电大学学生对校园生活满意度的情况。
首先，我们收集了一份问卷调查数据，包括学生对食堂、图书馆、宿舍等校园设施的满意度评分。
然后，我们使用了非参数统计方法，如Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验，来分析这些数据。
这些方法可以帮助我们比较不同组之间的差异，而不需要假设数据服从特定的分布。
通过实验分析，我们发现学生对食堂的满意度评分显著高于对宿舍的评分，而对图书馆的评分则与宿舍的评分没有显著差异。
这些结果为学校改进校园设施提供了有益的参考。
总的来说，本次实验使用非参数统计方法成功地分析了南京邮
电大学学生对校园生活满意度的情况，为学校改进提供了有力的数据支持。
非参数统计方法的灵活性和适用性使得它们在实际应用中具有重要的价值，我们希望能够进一步探索和应用这些方法来解决更多的实际问题。
非参数统计实验报告 南邮概要
非参数统计实验报告南邮概要非参数统计实验报告。
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本次实验旨在通过非参数统计方法，对南京邮电大学学生的学习成绩进行分析。
实验过程中，我们收集了100名学生的数学成绩作为样本数据，使用了Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验两种非参数统计方法进行分析。
首先，我们对数学成绩的分布进行了观察，发现数据并不服从正态分布。
因此，我们选择了非参数统计方法来进行分析。
接着，我们使用了Wilcoxon秩和检验来比较不同学年的学生数学成绩之间的差异。
结果显示，不同学年的学生数学成绩在统计上存在显著差异。
随后，我们又使用Mann-Whitney U检验来比较男女学生的数学成绩之间的差异。
结果显示，男女学生的数学成绩在统计上也存在显著差异。
综合实验结果，我们得出结论，南京邮电大学学生的数学成绩在不同学年和性别之间存在显著差异。
这为学校在教学和管理上提供了一定的参考依据。
在实验过程中，我们也发现了一些问题，比如样本容量较小、数据收集不够全面等。
在今后的实验中，我们将会针对这些问题进行改进，以提高实验结果的可靠性和准确性。
总的来说，本次实验通过非参数统计方法对南京邮电大学学生的数学成绩进行了分析，并得出了一些有意义的结论。
希望这些结论能够为学校的教学和管理工作提供一定的参考价值。
数据的基本统计与非参数检验
北京建筑大学理学院信息与计算科学专业实验报告课程名称《数据分析》实验名称数据的基本统计与非参数检验实验地点基C-423 日期 2016 . 3 .17姓名班级学号指导教师成绩【实验目的】（1）熟悉数据的基本统计与非参数检验分析方法；（2）熟悉撰写数据分析报告的方法；（3）熟悉常用的数据分析软件SPSS。
【实验要求】根据各个题目的具体要求，完成实验报告【实验内容】根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分别对数据的“家庭收入”、“现住面积”，进行数据的基本统计量分析，撰写相应的分析报告；根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分别分析不同学历对家庭收入、现住面积是否有显着影响，撰写相应的分析报告。
根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析家庭收入与10000元是否有显着差异，撰写相应的分析报告。
根据附件“住房状况调查”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析婚姻状况对家现住面积是否有显着影响，撰写相应的分析报告。
根据附件“减肥茶数据”给出的相关数据，请选用恰当的分析方法，分析该减肥茶对减肥是否有显着影响，撰写相应的分析报告。
【分析报告】1.表一家庭收入和现住面积的基本描述统计量家庭收入现住面积N有效29932993缺失00均值均值的标准误.47349中值众数标准差方差偏度.910偏度的标准误.045.045峰度峰度的标准误.089.089百分位数25 50 75表一说明，家庭收入方面：被调查者中家庭收入的均值为元，中值为15000元，普遍收入为10000元；家庭收入的标准差和方差都相对较大，所以，各家庭收入之间有明显的差异；偏度大于零，说明右偏；峰度大于零，说明数据呈尖峰分布；由家庭收入的四分位数可知，25%的家庭，收入在10000以下，有50%的家庭，收入在15000以下，有75%的家庭，收入在20000以下；现住面积方面：表二：学历与现住面积的交叉表被调查者中现住面积的均值为平方米，中值为60平方米，普遍面积为60平方米；现住面积的标准差和方差都相对较大，所以，各家庭现住面积之间有明显的差异；偏度近似等于零，说明现住面积数据对称分布；峰度大于零，说明现住面积数据为尖峰分布；由现住面积的四分位数可知，25%的家庭，现住面积为45平方米以下，有50%的家庭，现住面积在60平方米以下，有75%的家庭，现住面积在80平方米以下。
非参数检验(卡方检验),实验报告
非参数检验(卡方检验),实验报告评分大理大学实验报告课程名称生物医学统计分析实验名称非参数检验( 卡方检验)专业班级姓名学号实验日期实验地点20xx—20xx 学年度第2学期一、实验目得对分类资料进行卡方检验。
二、实验环境1 、硬件配置:处理器:Intel(R) Core(TM) i5-4210U CPU 1、7GHz 1、7GHz 安装内存(RAM):4、00GB系统类型:64 位操作系统 2 、软件环境:IBM SPSSStatistics 19、0 软件三、实验内容(包括本实验要完成得实验问题及需要得相关知识简单概述) （1）课本第六章得例6、1-6、5 运行一遍,注意理解结果; （2）然后将实验指导书得例1-4 运行一遍,注意理解结果。
四、实验结果与分析(包括实验原理、数据得准备、运行过程分析、源程序(代码)、图形图象界面等) 例例6 、1 表1 灭螨A A 与灭螨B B 杀灭大蜂螨效果得交叉制表效果合计杀灭未杀灭组别灭螨A 32 12 44 灭螨B 14 22 36 合计46 34 80 分析: 表1就是灭螨A与灭螨B杀灭大蜂螨效果得样本分类得频数分析表,即交叉列联表。
表2 卡方检验X2 值df 渐进Sig、(双侧) 精确Sig、(双侧) 精确Sig、(单侧) Pearson 卡方9、277a1 、002连续校正b7、944 1 、005似然比9、419 1 、002Fisher 得精确检验、003 、002 有效案例中得N 80a、0 单元格(、0%) 得期望计数少于5。
最小期望计数为15、30。
b、仅对2x2 表计算分析: 表2就是卡方检验得结果。
因为两组各自得结果互不影响,即相互独立。
对于这种频数表格式资料,在卡方检验之前必须用“加权个案”命令将频数变量定义为加权变量,才能进行卡方检验。
Pearson 卡方:皮尔逊卡方检验计算得卡方值(用于样本数n≥40且所有理论数E≥5);连续校正b : 连续性校正卡方值(df=1,只用于2*2列联表);似然比:对数似然比法计算得卡方值(类似皮尔逊卡方检验);Fisher 得精确检验:精确概率法计算得卡方值(用于理论数E 不同得资料应选用不同得卡方计算方法。
非参数检验实验报告
实验报告非参数检验学院:参赛队员:参赛队员:参赛队员:指导老师:目录一、实验目的 (3)1.了解假设检验的基本容； (3)2.了解卡方检验； (3)3.了解二项分布检验； (3)4.了解两个独立样本检验； (3)5.学会运用spss软件求解问题； (3)6.加深理论与实践相结合的能力。
(3)二、实验环境 (3)三、实验方法 (3)1.卡方检验； (3)2.二项分布检验； (3)3.两个独立样本检验。
(3)四、实验过程 (3)问题一： (3)1.1实验步骤 (4)1.1.1输入数据 (4)1.1.2选择：数据加权个案 (4)1.1.3选择：分析→非参数检验→旧对话框→卡方 (4)1.1.4将变量面值放入检验变量列表 (5)1.1.5观察结果 (5)1.2输出结果 (5)1.3结果分析 (5)问题二： (5)2.1问题叙述 (5)2.2提出假设 (6)2.3实验步骤 (6)2.3.1导入excel文件数据 (6)2.3.2二项分布检验 (7)2.3.3输出结果 (8)2.4结果分析 (8)问题三： (8)3.1实验步骤 (8)3.1.1数据的输入 (8)3.1.2选择 (9)3.1.3检验变量 (9)3.2输出结果 (9)3.3结果分析 (11)五、实验总结 (11)参数检验一、实验目的1.了解假设检验的基本容；2.了解卡方检验；3.了解二项分布检验；4.了解两个独立样本检验；5.学会运用spss软件求解问题；6.加深理论与实践相结合的能力。
二、实验环境Spss、office三、实验方法1.卡方检验；2.二项分布检验；3.两个独立样本检验。
四、实验过程问题一：1.1实验步骤1.1.1输入数据1.1.2选择：数据加权个案1.1.3选择：分析→非参数检验→旧对话框→卡方1.1.4将变量面值放入检验变量列表，期望全距从数据中获取，期望值所有类别相等1.1.5观察结果1.2输出结果1.3结果分析此处，sig值为0.111>0.05，所以接受原假设，认为样本来自的总体分布形态与期望分布不存在显著差异，则认为该骰子均匀问题二：2.1问题叙述2.2提出假设H0:硬币不是均匀的 vs H1:硬币是均匀的2.3实验步骤2.3.1导入excel文件数据先将数据输入进excel表格中，用SPSS打开；在SPSS页面点击文件→打开→数据2.3.2二项分布检验选择：分析→非参数检验→旧对话框→二项式2.3.3输出结果2.4结果分析由输出结果知，精确显著性（双侧）=1.000>0.05，所以接受原假设H0，所以硬币不是均匀的。
SPSS的参数检验和非参数检验
实验报告 SPSS的参数检验和非参数检验学期：_2013__至2013_ 第_1_学期课程名称:_数学建模专业:数学实验项目__SPSS的参数检验和非参数检验实验成绩：＿＿＿＿＿一、实验目的及要求熟练掌握t检验及其结果分析。
熟练掌握单样本、两独立样本、多独立样本的非参数检验及各种方法的适用范围，能对结果给出准确分析。
二、实验内容使用指定的数据按实验教材完成相关的操作。
1、给幼鼠喂以不同的饲料，用以下两种方法设计实验：方式1：同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下：方式2：甲组有12只喂饲料1，乙组有9只喂饲料2，所测得的钙留存量数据如下：请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析，研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显着不同。
2、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好，随机挑选超市收集其周一至周六各天三种品牌牛奶的日销售额数据，如下表所示：请选用恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据进行分析，并说明分析结论。
实验报告附页三、实验步骤（一）方式1：1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件；2、选择菜单Analyze－Compare means－Paired-Samples T Test，出现窗口；3、把检验变量饲料1，饲料2 选择到Paired Variables框，单击OK。
方式2：1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件；2、选择菜单Analyze－Compare means－Independent-Samples T Test，出现窗口3、选择检验变量饲料到Test Variable(s)框中。
4、选择总体标志变量组号到Grouping Variables框中。
5、单击Define Groups按钮定义两总体的标志值1、2，单击OK。
（二）1、打开SPSS软件，根据所给表格录入数据，建立数据文件；2、选择菜单Analyze->Nonparametric->k Independent sample3、选择待检验的若干变量入包装1，包装2，包装3到Test Variable(s)框中；4、选择推广的平均秩检验(Friedman检验)，单击OK。
非参数统计实验报告—两独立样本数据位置检验方法和尺度检验方法
非参数统计实验报告一、实验目的及要求学习两独立样本数据位置检验方法，包括Brown-Mood 检验，Man-Whitney 秩和检验，以及有打结情况的处理；尺度检验的方法，包括Mood 检验，Moses 检验。
掌握不同方法的适用条件（如Mood 检验假设两样本均值相等）,检验原理,并能够运用R 软件进行操作求解。
二、环境R 软件三、原理（一）Brown —Mood 检验将Y X 、两样本混合,求混合数据的中位数xy M ，记录样本X 中大于xy M 的个数A ，A 的分布服从超几何分布，A 太小或太大时考虑拒绝原假设。
(只有方向的信息，没有差异大小的信息）（二）Man-Whitney 秩和检验假设，来自于样本来自于样本)(,...,,Y ),(...,,2121b n a m y F Y Y x F X X X μμ--相互独立。
与并且n m Y Y Y X X X ,...,,,...,,2121把两样本混合，求混合数据的秩R ，计算样本1821...,,X X X 的秩和X W ,样本1821,...,,Y Y Y 的秩和Y W ，并进行比较.其中2)1(,2)1(++=++=n n W W m m W W XY Y YX X ，),,(#i m n j YX I j I i X Y W ∈∈<=，表示混合数据中样本1821,...,,Y Y Y 小于样本1821...,,X X X 的个数。
如果X W 过大或者过小,那么数据将支持y H μμ>x 1:或者y H μμ<x 1:，将不能证明两样本形成的序列是一个随机的混合，将拒绝X 、Y 来自相同总体的零假设。
(充分利用差异大小的信息)（三）Mood 检验前提假定Y X 、两样本具有相同的均值，将Y X 、两样本混合，求混合数据中样本X 的秩i R ，构造统计量∑=++-=mi i n m R M 12)21(，M 偏大,则样本X 的方差可能偏大，可以对大的M 拒绝零假设。
非参数统计实验报告南邮
实验报告（2012 / 2013学年第一学期）课程名称非参数统计实验名称1、数据的描述性统计2、中心位置的检验问题3、多样本问题和区组设计问题的比较4、相关分析实验时间2012年 10月15-22日学生姓名班级学号学院(系)通达学院专业统计学实验一一、实验题目某航空公司为了解旅客对公司服务态度的满意程度，对50名旅客作调查，要求他们写出对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度，满意程度评分从0到100.分数越大，满意程度越高。
下表是收集到得数据。
50名旅客对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度的评分1、对50名旅客关于乘机服务的满意程度数据作描述性统计分析；2、对50名旅客关于机上服务的满意程度数据作描述性统计分析；3、对50名旅客关于到达机场服务的满意程度数据作描述性统计分析；4、对50名旅客关于这三个方面服务的满意程度数据作一个综合比较的描述性统计分析。
二、实验步骤1、乘机服务1）、直方图2）、箱线图C1 的箱线图959085801C757065603）、数值分析2、机上服务1）、直方图2）、箱线图3）、数值分析3、到达机场服务1）、直方图到达机场服务满意程度评分直方图141210864216-2526-3536-4546-5556-6566-7576-8586-95 2）、箱线图C3 的箱线图100908070603C50403020103）、数值分析5、综合比较C3C2C1100908070605040302010数据C1, C2, C3 的箱线图实验二一、实验题目某地区从事管理工作的职员的月收入的中位数是6500元，现有一个该地区从事管理工作的40个妇女组成的样本，她们的月收入数据如此下：5100 6300 4900 71004900 5200 6600 72006900 5500 5800 64003900 5100 7500 63006000 6700 6000 48007200 6200 7100 69007300 6600 6300 68006200 5500 6300 5400 4800（1）使用样本数据检验：该地区从事管理工作的妇女的月收入的中位数是否低于6500元（2）使用样本数据给出该地区从事管理工作的妇女的月收入的中位数的点估计和95%的区间估计。
非参实验报告总结
《非参数统计》课程设计指导书一、课程设计的目的1. 加深理解本课程的研究方法、思想精髓，提高解决实际问题的能力，熟练掌握Minitab常用统计软件的应用。
2.掌握两样本Brown-Mood中位数检验法，并解决两样本中心位置的一致性检验问题.3.掌握两样本Wilcoxon 秩和检验法，解决两样本中心位置的一致性检验问题。
二、设计名称：不同学科的博士论文除了内容外，页数有没有不同三、设计要求1.数据来源要真实，必须注明数据的出处。
2.尽量使用计算机软件分析，说明算法或过程。
3.必须利用到应用回归分析的统计知识。
4.独立完成，不得有相同或相近的课程设计。
四、设计过程1.思考研究课题，准备搜集数据。
2.确立课题，利用图书馆、上网等方式方法搜集数据。
3.利用机房实验室等学校给予的便利措施开始分析处理数据。
4.根据试验结果，写出课程设计报告书。
5.对实验设计报告书进行完善，并最终定稿。
五、设计细则1.利用的统计学软件主要为Minitab，因为其方便快捷，功能也很强大，界面美观。
2.对Word文档进行编辑的时候，有些特殊的数学符号需要利用数学编辑器这款小软件进行编辑。
3.数据来自较权威机构，增加分析的准确性及可靠性。
4.力求主题突出，观点鲜明，叙述简洁明了。
六、说明1.数据来源于21实际统计学系列教材非参数统计；2.所选取数据可能不会涉及到所学的各种分析方法，本课程设计最后会对此情况作出解释。
3.同一题可以采用不同的方法来检验，从而得出更详细的分析及解释4.05α=.0课程设计任务书课程设计报告课程：非参数统计分析学号：姓名：班级：12金统教师：孙丽玢江苏师范大学数学及统计科学学院设计名称：不同学科的博士论文除了内容外，页数有没有不同日期：2014年 6 月 16 日设计内容：不同学科的博士论文除了内容以外还有什们不同呢？分别对一个大学的数学20个和经济学的18个博士论文的页数进行的抽样结果如下（单位：页数）：数学： 56 105 63 88 72 112 96 93 65 105 94 87 64 65 68 87 90 98 76 75经济学：88 94 93 96 99 79 91 94 91 100 99 90 100 110 102 95 98 85 仅仅从页数上看，这两个学科的博士论文有什么不同？（1）使用两样本Brown-Mood中位数检验法进行分析。
非参数统计实验报告 南邮
实验报告（2012 / 2013学年第一学期）课程名称非参数统计实验名称1、数据的描述性统计2、中心位置的检验问题3、多样本问题和区组设计问题的比较4、相关分析实验时间2012年 10月15-22日学生姓名班级学号学院(系)通达学院专业统计学实验一一、实验题目某航空公司为了解旅客对公司服务态度的满意程度，对50名旅客作调查，要求他们写出对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度，满意程度评分从0到100.分数越大，满意程度越高。
下表是收集到得数据。
2、对50名旅客关于机上服务的满意程度数据作描述性统计分析；3、对50名旅客关于到达机场服务的满意程度数据作描述性统计分析；4、对50名旅客关于这三个方面服务的满意程度数据作一个综合比较的描述性统计分析。
二、实验步骤1、乘机服务1）、直方图2）、箱线图3）、数值分析2、机上服务1）、直方图2）、箱线图3）、数值分析3、到达机场服务1）、直方图2）、箱线图3）、数值分析5、综合比较实验二一、实验题目某地区从事管理工作的职员的月收入的中位数是6500元，现有一个该地区从事管理工作的40个妇女组成的样本，她们的月收入数据如此下：5100 6300 4900 71004900 5200 6600 72006900 5500 5800 64003900 5100 7500 63006000 6700 6000 48007200 6200 7100 69007300 6600 6300 68006200 5500 6300 5400 4800（1）使用样本数据检验：该地区从事管理工作的妇女的月收入的中位数是否低于6500元？（2）使用样本数据给出该地区从事管理工作的妇女的月收入的中位数的点估计和95%的区间估计。
二、实验步骤H0：中位数等于6500元 H1：中位数低于6500元中位数的符号检验: C1中位数 = 6500 与 < 6500 的符号检验N 下方相等上方 P 中位数C1 40 26 1 13 6200MTB >P=>,所以拒绝原假设，认为中为数低于6500.符号置信区间: C1中位数的符号置信区间取得的置信区间N 中位数置信度下限上限位置C1 40 6200 5800 6400 155800 6459 非线性插值5800 6500 14MTB >所以中位数95%的置信区间为[5800,6459].实验三一、实验题目为检验两种燃料添加剂对客车每加仑汽油行驶里程数的影响是否不同，随机挑选12辆车，让每一辆车都先后使用这两种添加剂。
spss实验报告——非参数检验
实验报告——（非参数检验）实验目的：1、学会使用SPSS软件进行非参数检验。
2、熟悉非参数检验的概念及适用范围，掌握常见的秩和检验计算方法。
实验内容：1、某公司准备推出一个新产品，但产品名称还没有正式确定，决定进行抽样调查，在受访200人中，52人喜欢A名称，61人喜欢B名称，87人喜欢C 名称，请问ABC三种名称受欢迎的程度有无差别？(数据表自建)SPSS计算结果如下：此题为总体分布的卡方检验。
零假设：样本来自总体分布形态和期望分布没有显著差异。
即ABC三种名称受欢迎的程度无差别,分布形态为1：1：1，呈均匀分布。
观察结果，上表为200个观察数据对A、B、C三个名称（分别对应1，2，3）的喜爱的期望频数以及实际观察频数和期望频数的差。
从下表中可以看出相伴概率值为0.007小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，认为样本来自的总体分布与制定的期望分布有显著差异，即A、B、C三种名称受欢迎的程度有差异。
2、某村庄发生了一起集体食物中毒事件，经过调查，发现当地居民是直接饮用河水，研究者怀疑是河水污染所致，县按照可疑污染源的大致范围调查了沿河居民的中毒情况，河边33户有成员中毒（+）和均未中毒（-）的家庭分布如下：（案例数据run.sav）-+++*++++-+++-+++++----++----+----毒源问：中毒与饮水是否有关？SPSS计算结果如下：此题为单样本变量值随机检验零假设：总体某变量的变量值是随机出现的。
即中毒的家庭沿河分布的情况随机分布，与饮水无关。
相伴概率为0.036，小于显著性水平0.05，拒绝零假设，因此中毒与饮水有关。
3、某试验室用小白鼠观察某种抗癌新药的疗效，两组各10只小白鼠，以生存日数作为观察指标，试验结果如下，案例数据集为：npara1.sav，问两组小白鼠生存日数有无差别。
试验组：24 26 27 30 32 34 36 40 60 天以上对照组：4 6 7 9 10 10 12 13 16 16SPSS计算结果如下：此题为两独立样本非参数检验。
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[1] 80 203 236 252 284 368 457 393 133 180 100 160 156 295
[15] 320 448 465 481 279 194 214 272 330 386 475
>gr.drug<-c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4)
二．实验环境及要求
R软件等。
三．实验学时
2学时
四．实验内容
1.Kruskal-Wallis秩和检验
2.Friedman秩和检验
五、实验步骤：
1．进入软件开发环境；
2．恰当的组织数据并输入；（数据可自己输入，也可从随书光盘里导出来）
3．编程进行检验；
4．得出结果；
5．生成报告
六、主要操作步骤示例：
(1)P119例4.3
>friedman.test(BeijingFish,treat.BF,block.BF)
Friedman rank sum test
data: BeijingFish, treat.BF and block.BF
Friedman chi-squared = 8.1316, df = 3, p-value =
（百分制）
实验评阅教师签名
其中
实验态度
优
良
中
及格
不及格
实验报告
优
良
中
及格
不及格
华北科技学院
实验报告册
实验报告
实验时间：2017年5月11日
一、目的与要求：
1.了解以及Kruskal-Wallis秩和检验及Friedman秩和检验的原理和步骤；
2.掌握用R软件进行以及Kruskal-Wallis秩和检验及Friedman秩和检验的方法。
>kruskal.test(drug,gr.drug)
Kruskal-Wallis rank sum test
data: drug and gr.drug
Kruskal-Wallis chi-squared = 8.0721, df = 3, p-value =
0.04455
结果分析：
从程序结果得知，p值为0.0455，所以拒绝原假设，认为4种药物疗效不同。
0.04337
结果分析：
由实验结果可以看出，p值为0.04337，故拒绝原假设，认为四个地区的京城水煮鱼品质不同。
(2)设有来自A,B,C,D四个地区的四名厨师制作名菜京城水煮鱼，想比较它们的品质是否相同。经四位美食评委评分结果如表，试测试四个地区制作的京城水煮鱼这道菜品质有无区别。
评委对四名厨师的评分数据表
A
B
C
D
1
85
82
82
79
28775 Nhomakorabea8682
3
90
81
80
76
4
75
81
75
80
假设检验问题
H0：四个地区的京城水煮鱼品质相同，
假设检验问题
H0：四种不同药物疗效相同，
H1：四种不同药物疗效不同。
Kruskal-Wallis检验程序：
>drug<-c(80,203,236,252,284,368,457,393,133,180,100,160,156,295,320,448,465,481,279,194,214,272,330,386,475)
H1：四个地区的京城水煮鱼品质不同。
Friedman检验程序：
>BeijingFish<-c(85,82,82,79,87,75,86,82,90,81,80,76,80,75,81,75)
>treat.BF<-c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4)
>block.BF<-c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4)