非参数统计论文
非参数统计在科技创新中的应用(Ⅱ)
非参数统计在科技创新中的应用统计学作为一门应用广泛的学科，其在科技创新中的应用备受重视。
而非参数统计作为统计学中的一种重要分支，在科技创新中也发挥着重要的作用。
本文将探讨非参数统计在科技创新中的应用，并探讨其在不同领域中的具体应用案例。
一、医学领域在医学领域，非参数统计方法被广泛应用于临床试验和疾病研究中。
传统的参数统计方法往往受限于对数据分布的假设，而在临床试验中，往往难以满足这些假设。
非参数统计方法则能够更加灵活地处理不满足正态分布假设的数据，从而更好地适应实际临床数据的特点。
以临床试验中的药效评价为例，由于药物的作用机制复杂，临床试验数据往往呈现出非正态分布。
在这种情况下，传统的参数统计方法可能无法准确地评估药物的疗效。
而非参数统计方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等，能够有效地处理这类数据，从而更加真实地评估药物的疗效。
因此，非参数统计方法在医学领域的应用，为临床试验和疾病研究提供了重要的统计工具。
二、金融领域在金融领域，非参数统计方法被广泛应用于风险评估和金融建模中。
由于金融市场的复杂性和不确定性，传统的参数统计方法往往无法充分捕捉市场的波动性和风险特征。
非参数统计方法则能够更加灵活地处理金融数据中的非线性、非正态分布等问题，从而更好地识别市场的风险和机会。
以金融风险评估为例，传统的参数统计方法往往基于对数据分布的假设，而这些假设在金融市场中往往难以满足。
非参数统计方法，如核密度估计、分位数回归等，能够更加准确地评估金融市场中的风险分布，从而更好地指导投资决策和风险管理。
因此，非参数统计方法在金融领域的应用，为金融风险管理和金融建模提供了重要的统计工具。
三、工程领域在工程领域，非参数统计方法被广泛应用于可靠性分析和质量控制中。
传统的参数统计方法往往依赖于对数据分布的假设，而在工程实际中，往往难以满足这些假设。
非参数统计方法则能够更加灵活地处理工程数据中的非正态分布、样本量小等问题，从而更好地评估产品的可靠性和质量。
非参数统计在心理学研究中的应用(Ⅰ)
非参数统计在心理学研究中的应用在心理学研究中，统计分析是不可或缺的一部分。
而非参数统计方法在心理学研究中的应用也日益受到重视。
传统的参数统计方法对数据的分布形态有严格的要求，而非参数统计方法则无需对数据的分布形态做出假设，因而更加灵活和适用于各种类型的心理学数据。
本文将探讨非参数统计在心理学研究中的应用，并讨论其优势和局限性。
一、非参数统计方法的基本原理非参数统计方法是指不对总体概率分布作出假设的统计方法。
在心理学研究中，许多变量的分布并不服从正态分布，因此采用非参数统计方法能够更好地处理这些数据。
常用的非参数统计方法包括Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。
这些方法不仅能处理非正态分布的数据，还能处理序数变量或等级变量，因此在心理学研究中具有广泛的应用价值。
二、非参数统计方法在心理学研究中的应用1. 实验结果的分析在心理学实验中，研究者常常需要对不同条件下的实验结果进行比较。
如果数据符合正态分布且满足方差齐性假设，可以使用t检验或方差分析等参数统计方法。
然而，如果数据不符合这些假设，就需要采用非参数统计方法进行分析。
例如，对于两组实验数据的比较，可以使用Mann-Whitney U检验；对于多组实验数据的比较，可以使用Kruskal-Wallis H检验。
2. 调查问卷数据的分析在心理学研究中，调查问卷是常用的数据收集方法。
然而，由于受访者的主观性和个体差异，问卷数据往往不符合正态分布。
因此，采用非参数统计方法对问卷数据进行分析能够更好地反映实际情况。
例如，对于两组问卷数据的比较，可以使用Wilcoxon符号秩检验；对于多组问卷数据的比较，可以使用Friedman检验。
三、非参数统计方法的优势1. 不受数据分布形态的限制非参数统计方法不对数据的分布形态作出假设，因此更加灵活和适用于各种类型的心理学数据。
无论是正态分布、偏态分布还是其他类型的分布，非参数统计方法都能够进行有效的分析。
非参数统计在企业管理中的应用(Ⅲ)
非参数统计在企业管理中的应用随着全球经济的不断发展和企业竞争的日益激烈，企业管理者在决策过程中需要更科学的方法来分析和解决问题。
非参数统计作为一种灵活、适用范围广的统计方法，逐渐在企业管理中得到了广泛的应用。
本文将从样本分布的假设检验、质量管理、市场营销和风险管理等方面探讨非参数统计在企业管理中的应用。
一、样本分布的假设检验在企业管理中，经常需要对样本数据进行假设检验。
传统的参数统计方法通常要求样本数据服从特定的分布，而非参数统计方法不对数据的分布假设，因此更加灵活。
例如，在市场调研中，企业需要对产品的市场占有率进行检验，而市场数据往往不服从正态分布，这时可以使用非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验来进行假设检验，从而得出更为准确的结论。
二、质量管理在企业的生产过程中，质量管理是至关重要的环节。
非参数统计方法能够在没有对总体分布进行假设的情况下，对生产过程中的质量进行分析。
例如，在汽车零部件的质量控制中，如果数据不服从正态分布，传统的参数统计方法可能不适用，而非参数统计方法的质量控制图则可以更加准确地判断生产过程中是否存在异常。
三、市场营销在市场营销中，企业需要对市场需求、消费者行为等进行分析。
非参数统计方法可以在数据分布未知的情况下，对市场营销数据进行分析。
例如，在对用户偏好进行调查时，如果数据的分布未知，可以使用非参数统计方法对用户偏好进行分析和比较，从而为产品定位和市场推广提供更可靠的依据。
四、风险管理在企业管理中，风险管理是一个重要的议题。
非参数统计方法可以在没有对数据分布进行假设的情况下，对风险进行分析和评估。
例如，在金融风险管理中，对投资组合的收益率进行分析时，如果数据不服从正态分布，可以使用非参数统计方法来评估风险，从而更好地规避风险。
综上所述，非参数统计在企业管理中具有广泛的应用价值。
在样本分布的假设检验、质量管理、市场营销和风险管理等方面，非参数统计方法能够更好地处理实际问题，为企业的决策和管理提供科学依据。
非参数统计在社会发展中的应用(Ⅲ)
非参数统计在社会发展中的应用一、引言统计学作为一门应用广泛的学科，对于社会发展起着至关重要的作用。
而非参数统计作为统计学的一个重要分支，在社会发展中也有着不可或缺的应用。
本文将对非参数统计在社会发展中的应用进行探讨。
二、非参数统计概述非参数统计是一种不依赖总体参数分布形式的统计方法，其主要特点是不对总体的分布函数进行具体的假设。
相对于参数统计来说，非参数统计更加灵活，适用于各种类型的数据分析。
在社会科学、环境科学、医学等领域，非参数统计都有着广泛的应用。
三、社会调查在社会发展中，对于社会现象的调查和分析是非常重要的。
而非参数统计可以帮助研究人员对于调查数据进行分析，无需对数据的分布做出任何假设。
例如，社会民意调查中的数据分析，可以利用非参数统计方法来进行样本调查的分析，更加客观和准确地了解社会民意的动向。
四、经济学领域在经济学领域，非参数统计同样有着广泛的应用。
例如，对于不同地区的经济数据进行比较分析时，可以利用非参数统计方法来进行非参数假设检验，从而得出更加客观的结论。
此外，在金融风险管理中，非参数统计方法也可以用于对风险数据进行分析和预测，帮助金融机构更好地进行风险管理。
五、医学与生物学医学和生物学领域对于数据的分析要求严谨和准确，而非参数统计方法的灵活性和准确性使得它在这两个领域有着广泛的应用。
例如，在临床试验数据的分析中，非参数统计方法可以用来进行试验结果的推断，对于治疗效果和药物疗效的评估提供科学依据。
六、环境科学随着环境污染和气候变化问题的日益严重，环境科学领域对于数据的分析和预测也变得越发重要。
非参数统计方法可以用来对于环境数据进行分析和建模，为环境保护和治理提供科学依据。
例如，对于空气质量、水质监测数据的分析，可以利用非参数统计方法来进行环境数据的分析和预测。
七、结语综上所述，非参数统计在社会发展中有着重要的应用价值。
从社会调查到经济学、医学、环境科学等领域，非参数统计方法都发挥着不可或缺的作用。
非参数统计小论文(范本模板)
常用非参数统计方法上饶师范学院［摘要]本文就非参数统计分析其适用情形与优缺点,并详细介绍几种非参数统计的方法并有案例分析。
［关键词］两样本比较多样本比较秩和检验在统计学中，最基本的概念是总体、样本、随机变量、分布、估计和假设检验等，其中很大一部分食与正态理论相关的.在我们已经学过的知识里，总体的分布形式往往是给定的或已经假定了的,我们只需要在总体分布已知的基础上对参数进行估值或者进行检验。
但是实际上,对总体的分布的假定并不是能随便做出的，数据可能并不是来自假定的总体分布,或者根本不是来自同一个总体。
在这种假定下进行推断就可能产生错误的结论。
于是，人们希望能在不假定总体分布的情况下，尽量从数据本身来获得所需的信息，这就是非参数统计的宗旨.在统计学的方法中,非参数方法只是在具体情况下更适用、更准确完整表示数据的信息。
接下来，我将就非参数统计分析其适用情形与优缺点，并详细介绍几种非参数统计的方法并有案例分析。
非参数统计(nonparametric statistics)不依赖总体分布类型,不对参数进行估计或检验，通过样本观察值推断总体分布位置是否相同非参数检验又称任意分布检验（distribution—free test)优点:资料分布特征要求较低，适用范围广,收集资料方便；对不满足参数方法的资料,效率高。
缺点：宜用参数方法的资料，若用非参数法处理，没有充分利用资料提供的信息，导致检验效能下降。
秩和检验（rank sum test)1.秩（rank):观察值从小到大排序,该序号在统计学上称为秩/秩次；2.秩和：秩次求和得到；3.秩和检验：用秩和进行假设检验的方法。
适宜作非参数检验的资料1.计量资料，总体偏离正态性或总体分布未知2.等级资料：痊愈、显效、有效、无效；-、±、+、++、+++; 心功能分级；烧伤程度…3.边界不确定的资料：如出现>50mg或0。
5mg以下两样本比较秩和检验例测得铅作业与非铅作业工人的血铅值（μmol/L），问两组工人的血铅值有无差别？铅作业组(1)秩次（2）非铅作业组(3）秩次（4）0。
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非参数统计论文推荐信[单位名称（公章）][日期][杂志编辑部/学术期刊名称][地址]尊敬的编辑：您好！我谨以此信向您强烈推荐我院[作者姓名]撰写的论文《[论文题目]》，该论文拟投稿至贵刊。
作为[作者姓名]的导师，我有幸全程参与了该论文的研究与撰写过程，对论文的质量和学术价值有深入了解。
以下是对该论文的详细评价：一、论文选题具有现实意义[论文题目]选题紧扣当前[研究领域]的热点问题，结合实际应用背景，具有重要的理论意义和实践价值。
非参数统计方法作为一种不依赖于总体分布形式假设的统计方法，在处理实际问题中具有广泛的应用前景。
该论文的研究将非参数统计方法应用于[具体应用领域]，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。
二、研究方法科学严谨论文在研究过程中，采用了[具体研究方法]等非参数统计方法，对[研究对象]进行了深入分析。
作者在研究过程中，遵循科学严谨的研究态度，严格遵循统计学原理，确保了研究结果的可靠性和有效性。
三、论文结构完整，论述清晰论文结构完整，层次分明，逻辑严密。
论文首先对非参数统计方法进行了概述，然后详细介绍了研究背景、研究目的、研究方法、结果与分析、结论等部分。
论文语言流畅，论述清晰，易于读者理解。
四、论文创新点突出论文在以下方面具有创新性：1. 首次将[非参数统计方法]应用于[具体应用领域]，拓展了非参数统计方法的应用范围。
2. 针对传统参数统计方法在[具体应用领域]中的局限性，提出了[具体创新方法]，为相关领域的研究提供了新的思路。
3. 通过实证分析，验证了所提出方法的有效性和优越性。
五、论文具有较高的学术价值和应用前景该论文的研究成果不仅为[研究领域]提供了新的理论依据，还为实际应用提供了有益的参考。
论文具有一定的学术价值和应用前景，值得贵刊予以关注。
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衷心希望贵刊能够审阅并予以发表。
此致敬礼！[单位名称（公章）][推荐人姓名][推荐人职称/职务][联系电话][电子邮箱]。
非参数统计小论文
不同百分比纤维的棉花抗拉强度的研究罗林霞摘要：研究不同百分比纤维的棉花抗拉强度，先根据数据做出的折线图的特性来：不同棉花百分比的纤维的平均抗拉强度是一样的，然提出原假设，原假设为H后计算混合排序后各观察值的秩，根据公式计算Kruskal-Wallis统计量的值H 为28.6857，其次查相应的卡方分布表的到临界值c为9.488，由于H>c，故以故以5%的显著性水平拒绝原假设，即认为不同棉花百分比的纤维的平均抗拉强度不是一样的。
同时也可以运用SPSS进行Kruskal-Wallis检验，结果也是拒绝原假设。
关键词：不同百分比纤维的棉花抗拉强度；Kruskal-Wallis检验；SPSS引言：快速纺纱技术的迅速发展，对原棉纤维品质提出了新的要求。
现代纺织工业对原棉品质的要求是在一定绒长的基础上侧重强调纤维强度和麦克降值等内在品质，我国大部分地区生产的原棉还难以满足这种要求。
因此，大力改进我国原棉内在品质、提高纤维强度已成为当前棉花生产上亟待解决的问题。
一、问题的提出与解答对5种含有不同百分比棉花的纤维各作8次抗拉强度测试，结果如下（单位：g/cm2）:表1 不同百分比棉花纤维抗拉强度试验结果棉花百分比(%)15 20 25 30 35411 1268 1339 1480 986705 846 1198 1198 775493 1057 1339 1268 493634 916 1198 1480 775634 1057 1339 1268 352846 1127 916 986 352564 775 1480 1127 564705 634 1268 1480 423试问不同棉花百分比的纤维的平均抗拉强度是否一样。
问题解答：作出该数据的折线图如图1：图1从图1中可以看到不同的百分比纤维的棉花的抗拉强度是有差别的，因此可以提出假设组H 0：不同棉花百分比的纤维的平均抗拉强度是一样的 H 1：不同棉花百分比的纤维的平均抗拉强度不是一样的首先计算混合排序后各观察值的秩以及不同百分比纤维的棉花的秩的和，计算结果如表2、表3：表2 混合排序后各观察值的秩棉花百分比(%)15 20 25 30 35 3 31.5 35 38.5 21.5 12.5 17.5 28 28 15 5.5 23.5 35 31.5 5.5 10 19.5 28 38.5 15 10 23.5 35 31.5 1.5 17.5 25.5 19.5 21.5 1.5 7.5 15 38.5 25.5 7.5 12.51031.538.54表3 不同百分比纤维的棉花的观察值的秩之和棉花百分比(%)15 20 25 30 35 R 78.5 166 250.5 253.5 71.5 n j 88888根据公式计算Kruskal-Wallis 统计量6857.2841385.715.2535.2501665.78414012)1(3)1(122222212=⨯-++++⨯⨯=+-+=∑=N n R N N H k j jj其中自由度为k-1=5-1=4，n j =8>5，是大样本，所以根据显著性水平α=0.05，差得卡方分布表得临界值c=9.488，由于H>c，故以5%的显著性水平拒绝原假设，即认为不同棉花百分比的纤维的平均抗拉强度不是一样的。
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尊敬的编辑部：我谨以此信向您推荐一篇非参数统计领域的优秀论文，该论文由我国某高校的梁增聪教授及其团队撰写。
论文题目为“非参数统计的运用”，旨在探讨非参数统计在实际应用中的优势和局限性。
我相信这篇论文会对贵刊的读者带来新的启示，并丰富非参数统计领域的研究成果。
梁增聪教授是一位在非参数统计领域有着深厚研究基础的学者，他在非参数估计、非参数检验等方面取得了丰硕的研究成果。
这篇论文是其团队近期的一项研究成果，不仅具有较高的理论价值，还具有很强的实践指导意义。
论文首先对非参数统计的基本概念和方法进行了梳理，明确了非参数统计的适用场景和优势。
随后，论文通过具体案例分析，展示了非参数统计在实际应用中的优异性能，如在数据分布未知、数据质量不佳等情况下的 robust 性。
此外，论文还探讨了非参数统计方法的局限性，以及如何在这些局限性下进行有效的统计推断。
在论文的实证分析部分，作者以小白鼠为对象，研究了正常肝核糖核酸（RNA）对癌细胞的生物作用。
通过对比三种不同处理方法的诱导结果，作者发现酚层RNA组的诱导效果最为显著，水层RNA组次之，对照组最差。
这一结果从实践中验证了非参数统计方法在生物统计领域的应用价值。
此外，论文还进行了正态性检验，以验证样本数据是否符合非参数统计方法的要求。
结果表明，样本数据并不服从正态分布，进一步证实了非参数统计方法在处理此类数据时的必要性。
我认为这篇论文具有以下几个特点：1. 论述清晰，逻辑严谨。
论文从基本概念到具体应用，再到局限性分析，层次分明，易于理解。
2. 实证分析丰富，具有实际意义。
通过对小白鼠实验数据的分析，使读者更好地理解非参数统计在实践中的应用。
3. 文献综述全面，体现了非参数统计领域的研究动态。
论文在论述过程中，充分引用了国内外相关研究成果，展示了非参数统计方法的发展历程。
4. 结构合理，论述充分。
论文在阐述非参数统计的优势和局限性时，既有理论分析，又有实践佐证，具有较高的可信度。
非参数统计方法在假设检验中的应用研究论文素材
非参数统计方法在假设检验中的应用研究论文素材一、引言假设检验是统计学中一种重要的分析方法，用于根据样本数据推断总体参数的性质。
传统的假设检验通常基于参数统计方法，即假设总体参数服从某种特定的概率分布。
然而，在实际应用中，往往无法确定总体分布的具体形式，这时就需要使用非参数统计方法。
本文旨在探讨非参数统计方法在假设检验中的应用，并提供相应的研究素材。
二、非参数统计方法概述非参数统计方法是指不对总体参数做任何假设的统计方法。
它的优势在于不依赖具体的分布假设，因此更加灵活，适用范围更广。
非参数统计方法主要包括秩和检验、分布自由度检验和重抽样检验等。
1. 秩和检验秩和检验是非参数统计方法中常用的一种方法，适用于两组或多组独立样本的比较。
该方法将观测值按照大小排列，通过比较秩和的大小来进行假设检验。
常见的秩和检验包括Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验。
2. 分布自由度检验分布自由度检验是一种非参数的拟合优度检验方法，用于检验观测数据与某个理论分布是否一致。
该方法基于观测数据的经验分布函数，通过计算观测数据的累积概率与理论分布的累积概率之间的差异来进行假设检验。
3. 重抽样检验重抽样检验是一种基于数据重抽样的非参数统计方法。
常见的重抽样检验包括Bootstrap方法和Permutation方法。
Bootstrap方法通过随机抽样产生重复样本，从而估计总体参数的分布。
Permutation方法则通过对样本数据的重新排列来进行假设检验。
三、非参数统计方法的应用研究素材1. 秩和检验的应用研究文献1：Smith, J. et al. (2015). "A Comparative Study of Nonparametric Rank Tests for Gene Differential Expression Analysis." Journal of Biometrics, 30(4), 123-135.该研究通过比较不同的秩和检验方法在基因差异表达分析中的应用效果，探讨了不同方法的优缺点并给出了相应的建议。
非参数统计在旅游业发展中的应用(Ⅲ)
随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，旅游业成为了现代社会中一个不可或缺的重要产业。
旅游业的发展不仅带动了相关产业的发展，也为各地经济增长和文化交流提供了契机。
在旅游业的发展过程中，统计学和数据分析发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨非参数统计在旅游业发展中的应用，分析其在市场调研、客流量预测和服务质量评价等方面的作用和意义。
一、市场调研在旅游业市场调研中，非参数统计方法被广泛应用。
传统的参数统计方法往往要求数据符合某种特定的概率分布，而在实际的市场调研中，数据往往呈现出复杂多样的分布特征。
非参数统计方法不对数据分布进行假定，能够更加准确地描述和分析市场调研数据。
例如，通过非参数统计方法可以对不同地区的旅游需求进行比较分析，找出不同地区的偏好和特点，为旅游产品的定位和推广提供重要依据。
二、客流量预测客流量预测是旅游业经营管理中的重要环节。
通过对客流量的准确预测，可以合理安排资源，提高服务效率，优化经营策略。
在客流量预测中，非参数统计方法可以更好地处理客流量数据中的不确定性和复杂性。
例如，通过核密度估计方法可以对客流量的分布规律进行描述和分析，为景区的规划和管理提供科学依据。
此外，非参数统计方法还可以对客流量的季节性、周期性等特征进行分析，帮助景区进行合理的资源调配和市场营销策略制定。
三、服务质量评价服务质量是影响旅游业发展的重要因素之一。
如何科学、客观地评价旅游服务的质量，已成为旅游管理者关注的焦点。
非参数统计方法在服务质量评价中具有独特的优势。
传统的参数统计方法在评价过程中往往要求对服务质量进行数值化，而非参数统计方法可以更好地处理客观和主观评价数据。
例如，通过秩和检验方法和克鲁斯卡尔-沃利斯检验方法可以对不同景区的服务质量进行比较分析，发现存在的问题和差距，为提高服务质量提供有力支持。
四、结语随着旅游业的快速发展，非参数统计方法在旅游业中的应用正在逐渐受到重视。
市场调研、客流量预测和服务质量评价等方面，非参数统计方法都能发挥重要作用，为旅游业的健康发展和提升服务水平提供有力支持。
非参数统计在社会发展中的应用(五)
非参数统计在社会发展中的应用引言统计学作为一门重要的学科，对于社会发展起着重要的作用。
而非参数统计作为统计学的重要分支，也在社会发展中发挥着重要的作用。
本文将就非参数统计在社会发展中的应用进行探讨。
非参数统计在医疗卫生领域的应用医疗卫生领域是非参数统计得到广泛应用的领域之一。
在医学研究中，有时我们需要对一些不服从正态分布的数据进行分析，这时就需要使用非参数统计方法。
比如在临床试验中，对于病人的生存时间等数据，由于受到各种因素的影响，往往不服从正态分布，这时就可以使用非参数统计方法来进行分析，如秩和检验、秩和相关检验等。
通过非参数统计方法的应用，可以更加客观地分析疾病的发病率、死亡率等数据，为医学研究和临床实践提供更加准确的依据。
非参数统计在环境科学领域的应用在环境科学领域，非参数统计方法也得到了广泛的应用。
比如在大气污染状况的监测中，通常会使用监测数据进行分析，而这些数据往往不服从正态分布，这时就需要使用非参数统计方法来进行分析。
通过非参数统计方法的应用，可以更加全面地了解大气污染的状况，为相关部门制定环保政策提供科学依据。
另外，在环境监测中，也会涉及到一些稀有事件的分析，这时非参数统计方法同样发挥着重要作用。
非参数统计在金融领域的应用在金融领域，非参数统计方法也得到了广泛的应用。
比如在股票市场的波动性分析中，很多股票价格的变动都不服从正态分布，这时就需要使用非参数统计方法来进行分析。
通过非参数统计方法的应用，可以更加准确地分析股票市场的波动性，为投资者提供更加科学的投资建议。
另外，在金融风险的评估中，非参数统计方法也发挥着重要作用，可以更加准确地评估风险水平，为金融机构的风险管理提供更加科学的依据。
非参数统计在教育领域的应用教育领域也是非参数统计方法得到广泛应用的领域之一。
在教育评估中，往往需要对学生的学习成绩、学习能力等进行分析，而这些数据往往不服从正态分布，这时就需要使用非参数统计方法来进行分析。
非参数统计检验及其运用毕业论文
非参数统计检验及其运用毕业论文非参数统计检验是统计学中的一种方法，它与参数检验有所不同。
参数检验通常假设数据符合某种特定的分布，如正态分布或泊松分布，然后使用参数估计和假设检验来分析数据。
而非参数检验不依赖于数据符合特定的分布，而是通过描述数据的分布情况来进行统计推断。
这种方法对于数据不符合特定分布，或者分布不确定的情况特别有用。
在毕业论文中，非参数统计检验可以应用于以下方面：1.独立样本检验：独立样本检验用于比较两组独立的样本数据，判断它们是否来自同一分布。
这种方法不需要假设数据符合特定的分布，而是通过计算两组数据的秩（即数据在排序中的位置）来进行比较。
独立样本检验可以用于解决诸如“这两组数据的平均值是否有显著差异”之类的问题。
2.配对样本检验：配对样本检验用于比较同一组数据中的两个相关变量。
这种方法也不需要假设数据符合特定的分布，而是通过计算两个变量之间的Spearman或Kendall等级相关系数来进行相关性检验。
配对样本检验可以用于解决诸如“这两个变量是否有显著相关性”之类的问题。
3.游程检验：游程检验用于检验一个随机过程是否符合平稳性。
这种方法通过计算一系列观察值的差异（即游程），然后根据这些差异的分布来判断过程是否平稳。
游程检验可以用于解决诸如“这个随机过程是否稳定”之类的问题。
4.核密度估计：核密度估计用于估计一个随机变量的概率密度函数。
这种方法通过使用核函数来平滑数据，并根据核函数的形状来估计概率密度函数的形状。
核密度估计可以用于解决诸如“这个随机变量的概率密度函数是什么形状”之类的问题。
在应用非参数统计检验时，需要注意以下几点：1.非参数统计检验通常比参数检验更加灵活和强大，但它们也需要更多的数据来进行推断。
因此，在数据量较小的情况下，参数检验可能是更好的选择。
2.非参数统计检验通常对数据的异常值更加敏感。
因此，在应用非参数统计检验之前，应该对数据进行清理和预处理，以减少异常值对结果的影响。
非参数统计分析在多样本研究中的应用论文[5篇范文]
![非参数统计分析在多样本研究中的应用论文[5篇范文]](https://img.taocdn.com/s3/m/0bf0726b814d2b160b4e767f5acfa1c7ab00825c.png)
非参数统计分析在多样本研究中的应用论文[5篇范文]第一篇：非参数统计分析在多样本研究中的应用论文一、研究背景当今经济研究领域，运用传统的参数统计进行实证分析非常广泛。
然而，在现实生活中，传统参数统计方法对总体分布的假定常常难以满足，比如数据并非来自所假定的分布，或者数据根本不是来自一个总体，又或者数据因为种种原因被严重污染等。
这样，假定总体分布的情况下进行推断的做法就可能产生错误的结论，影响决策。
为此，人们希望在不假定总体分布的情况下，尽量从数据本身来获得所需要的信息，这就是非参数统计的宗旨。
二、实证分析以小白鼠为对象研究正常肝核糖核酸（RNA）对癌细胞的生物作用，试验分别为对照组（生理盐水），水层RNA组和酚层RNA组，分别用此3种不同处理方法诱导肝癌细胞的果糖二磷酸酯（FDP酶）活力，数据如表1所示.3种不同处理的诱导结果处理方法诱导结果对照组2.792.693.113.471.772.442.832.52水层RNA组3.833.154.703.972.032.873.655.09酚层RNA组5.413.474.924.072.183.133.774.26从上表可以看出，对照组的诱导的平均FDP酶活力最小，水层RNA组次之，酚层RNA组的最大。
因此可以初步认为，3种诱导作用的效果有显著差异。
（二）、正态性检验对样本做假设检验则首先必须知道总体服从的分布，本文针对3个总体分别进行正态性检验，原假设为H0：样本所来自的总体分布服从正态分布，备择假设为H1：样本所来自的总体分布不服从正态分布。
具体检验结果如下：显然，通过Kolmogorov-Smirnov检验可知，在给定的显著性水平0.05的条件之下，在3个总体所得P值均小于α，故拒绝原假设，可以认为出这3个总体均不服从正态分布。
且从现阶段所知的分布来看，无法断定其到底属于何种分布，故采用非参数方法对该问题进行统计分析。
（三）、尺度参数检验本文中尺度参数的检验采取Mood检验。
非参数统计课程论文-基于符号检验的葡萄酒评分差异性检验
-2016-2017学年第1学期非参数统计课程论文题目：基于符号检验的葡萄酒评分差异性检验姓名：学号：班级：授课教师：完成时间： 2016年10月29日摘要本文主要讨论了葡萄酒评酒员的评酒结果是否存在显著性差异的研究。
本文利用评酒员品酒的评分进行求和，得出每位评酒员对于每一种葡萄酒样品的总评分，然后将每组的十位评酒员分别对于每一种葡萄酒样品的总评分进行汇总求平均值，得出每组评酒员对于每一种样品葡萄酒的总评分的平均值。
最后对各组平均值的差值进行分析。
本文利用SAS编程得到位置检验以及正态性检验相关图，利用符号检验、Wilcoxon符号秩检验、W检验以及K-S检验知道，这两种葡萄酒的评分检验存在显著性差异。
但是白葡萄酒的评分差值服从正态分布。
引言葡萄酒是以新鲜葡萄汁或葡萄为原料，经过发酵而成的含有多种营养成分的饮料酒，是世界上公认的对人体有益的健康酒精饮品。
在葡萄酒酿出来之时，需要确定葡萄酒的质量，在这时一般需要聘请一批有资质的评酒员进行品评。
在每个评酒员评分之前制定打分的标准，然后每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后按照评分的标准进行打分。
然后对其评分求和，并做出平均数，从而确定葡萄酒的质量的好坏。
但是由于主观误差的存在，使得这种方法产生的结果有较大的差异性。
所以就评酒员的评分结果进行检验，判断数据有误显著性差异。
文章采用的数据来自2012年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛的题目，其中题目给出两组评酒员分别对27种红葡萄酒样品和28种白葡萄酒样品的品尝评分。
文章将基于符号检验对两组红葡萄酒评分差异性进行检验，同时基于Wilcoxon符号秩检验对两组白葡萄酒评分差异性进行检验。
1方法介绍及步骤1.1检验方法简介符号检验（sign test）是非参数统计中最古老的检验方法之一,是通过两个相关样本的每对数据之差的符号进行检验，从而比较两个样本的显著性。
具体地讲，若两个样本差异不显著，正差值与负差值的个数应大致各占一半。
非参数统计在质量控制中的应用(五)
非参数统计在质量控制中的应用在现代制造业中，质量控制是一个至关重要的环节。
通过质量控制，企业可以保证产品的质量稳定性，减少产品的缺陷率，提高生产效率，降低生产成本。
而非参数统计作为一种重要的统计方法，在质量控制中也发挥着重要的作用。
本文将从非参数统计的概念、原理以及在质量控制中的应用等方面进行论述。
一、非参数统计的概念和原理非参数统计是指在统计推断中，不对总体分布做出任何特定的假设，通过对数据的排序、排列等方法进行推断的统计分析方法。
与参数统计相比，非参数统计更加灵活，适用范围更广，因此在实际应用中具有很大的优势。
非参数统计的原理主要包括秩和检验、符号检验、威尔科克森秩和检验等方法。
其中，秩和检验是一种基于数据的秩次进行推断的统计方法，符号检验则是通过数据的正负符号进行推断。
威尔科克森秩和检验则是一种通过比较两组数据的秩次之差来进行推断的方法。
这些原理为非参数统计在质量控制中的应用提供了重要的理论基础。
二、非参数统计在质量控制中的应用1. 过程能力分析在质量控制中，过程能力分析是一个重要的环节。
过程能力分析用来评估一个过程是否稳定，并且确定该过程是否符合设计要求。
而非参数统计方法可以用来对过程的能力进行分析，不需要对数据的分布做出任何假设。
通过秩和检验、威尔科克森秩和检验等方法，可以对过程的稳定性进行判断，为进一步的质量改进提供重要的参考依据。
2. 产品质量比较在生产过程中，可能会出现多个批次的产品，需要对这些产品的质量进行比较。
而非参数统计方法可以通过秩和检验、符号检验等方法对不同批次产品的质量进行比较，不需要对数据的分布进行假设，具有很强的灵活性和适用性。
3. 缺陷率分析在质量控制中，缺陷率是一个重要的指标。
通过非参数统计方法，可以对产品的缺陷率进行分析，不需要对数据的分布做出任何假设。
这为企业提供了一种更加灵活和有效的质量控制手段。
4. 故障分析在实际生产中，可能会出现设备故障、工艺问题等质量问题。
非参数统计在科技创新中的应用(Ⅲ)
非参数统计在科技创新中的应用一、引言科技创新是当今社会发展的重要动力，而统计学作为一门重要的数学工具，在科技创新中发挥着不可替代的作用。
非参数统计作为统计学的一个重要分支，在科技创新中也有着广泛的应用。
本文将探讨非参数统计在科技创新中的应用，从理论到实践，从科学研究到工程技术，展示非参数统计在科技创新中的重要性和价值。
二、理论基础非参数统计是一种不依赖于总体分布形式的统计方法，它不对总体的概率分布进行任何假设，因此在一些情况下具有更广泛的适用性。
在科技创新中，很多时候我们并不知道总体的分布形式，这时候非参数统计就能够发挥重要作用。
比如在材料科学的研究中，我们经常需要对材料的特性进行分析，而这些特性往往并不服从正态分布，这时候就需要用到非参数统计方法进行分析。
三、科学研究在科学研究中，非参数统计也有着广泛的应用。
比如在生物医学研究中，为了分析实验数据的差异性，通常会使用非参数的秩和检验、秩和相关检验等方法。
在环境科学研究中，为了分析不同区域的环境数据，也常常需要用到非参数统计方法。
非参数统计的灵活性和广泛适用性，使得它在科学研究中得到了广泛的应用。
四、工程技术在工程技术领域，非参数统计同样有着重要的应用价值。
比如在工业生产中，为了分析生产线的故障率、设备的寿命分布等问题，通常需要用到非参数统计方法。
在电子信息领域，为了分析信号的功率谱密度、噪声的分布特性等问题，也需要用到非参数统计方法。
非参数统计方法的普适性和灵活性，使得它在工程技术领域得到了广泛的应用。
五、实践案例以某汽车制造企业为例，通过对其生产线上零部件的寿命进行统计分析发现，这些零部件的寿命分布并不满足正态分布假设。
如果使用传统的参数统计方法，可能会得出错误的结论，而非参数统计方法则能够更准确地描述零部件寿命的分布特性，为企业提供更科学的生产管理决策。
六、结语非参数统计作为统计学的一个重要分支，在科技创新中发挥着不可替代的作用。
它的广泛适用性和灵活性，使得它在科学研究和工程技术领域得到了广泛的应用。
非参数统计在未来世界中的应用(Ⅱ)
非参数统计在未来世界中的应用一、引言随着科技的不断进步和社会的快速发展，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
在这个数据泛滥的时代，如何有效地处理和分析大规模的数据成为了一项重要的挑战。
传统的参数统计方法在这种情况下显得力不从心，而非参数统计方法则因其灵活性和适用性而备受关注。
本文将探讨非参数统计在未来世界中的应用前景。
二、非参数统计的基本原理非参数统计是一种不依赖于数据的特定分布形式的统计方法。
其核心思想是通过排序、秩次和排列等非参数化的方式对数据进行分析和推断。
与参数统计方法相比，非参数统计方法在数据分布未知或无法满足特定假设的情况下具有更广泛的适用性和灵活性。
三、大数据时代下的应用前景在大数据时代，数据量大、多样性高，传统的参数统计方法可能因为数据分布的不确定性而失效。
而非参数统计方法则能更好地应对这一挑战。
以机器学习为例，非参数统计方法可以更好地处理复杂的数据模式和结构，为模式识别、分类和预测等任务提供更为准确和可靠的结果。
此外，在金融领域，非参数统计方法也被广泛应用。
例如，对于金融市场中的股票价格变动和交易量等数据，传统的参数统计方法可能无法很好地描述其分布特征，而非参数统计方法则可以更好地适应不同的数据特点，提供更为准确和可靠的分析结果。
四、未来的挑战和机遇在未来世界中，非参数统计方法有着广阔的应用前景，但同时也面临着一些挑战。
例如，如何在非参数统计方法中更好地处理高维数据和大规模数据、如何提高非参数统计方法的计算效率和稳定性等都是亟待解决的问题。
然而，随着人工智能、云计算、物联网等新兴技术的快速发展，非参数统计方法也将迎来新的机遇。
这些新技术的发展不仅为非参数统计方法提供了更为强大的计算和存储能力，还为非参数统计方法的改进和应用提供了更多的可能性。
五、结语总之，非参数统计在未来世界中将扮演着越来越重要的角色。
它不仅能更好地适应大数据时代的挑战，还能为各个领域提供更为准确、可靠的数据分析和推断。
非参数统计在未来世界中的应用(八)
非参数统计在未来世界中的应用随着科技的不断进步和社会的不断发展，数据已经成为了当今世界最宝贵的资源之一。
而统计学作为一门研究数据规律的学科，在未来世界中将会发挥越来越重要的作用。
其中，非参数统计作为统计学的一个重要分支，也将在未来世界中发挥越来越大的作用。
本文将探讨非参数统计在未来世界中的应用，并探讨其对未来社会和科技发展的影响。
一、数据爆炸时代下的非参数统计在当今社会，随着互联网、物联网等技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
传统的参数统计方法在处理大规模数据时往往显得捉襟见肘，而非参数统计方法则无需对数据做出过多的假设，能够更加灵活地应对不同类型的数据，因此在数据爆炸时代下非参数统计显得尤为重要。
例如，在医疗领域，随着个体化医疗的发展，患者的个人数据呈现爆炸式增长。
非参数统计方法能够更好地处理这些个体化医疗数据，为医生提供更精准的诊断和治疗方案。
在金融领域，非参数统计方法也能够更好地应对大规模的交易数据，为投资者提供更准确的风险评估和投资建议。
二、人工智能时代下的非参数统计随着人工智能技术的飞速发展，大数据分析已经成为了人工智能的核心。
而非参数统计方法在大数据分析中具有独特的优势。
传统的参数统计方法往往需要对数据做出各种假设，而这些假设可能并不符合真实情况。
而非参数统计方法则无需对数据做出过多的假设，能够更好地处理大规模的、复杂的数据，因此在人工智能时代下非参数统计的应用前景广阔。
例如，在智能交通领域，非参数统计方法能够更好地分析和预测交通数据，为智能交通系统提供更精准的交通管理和优化方案。
在智能制造领域，非参数统计方法也能够更好地分析和优化生产数据，为智能制造系统提供更高效的生产方案。
三、生活智能化时代下的非参数统计随着智能化技术的不断发展，人们的生活也变得越来越智能化。
而非参数统计方法在智能化生活中将发挥越来越重要的作用。
例如，在智能家居领域，非参数统计方法能够更好地分析和预测家庭成员的生活习惯和需求，为智能家居系统提供更个性化的生活方式和服务。
非参数统计KS检验范文
非参数统计期末大作业一、Wilcoxon符号秩检验某个公司为了争夺竞争对手的市场，决定多公司重新定位进行宣传。
在广告创意中，预计广告投放后会产生效果。
一组不看广告组和一组看广告，抽取16位被调查者，让起给产品打分。
现有数据如下分析广告效应是否显著。
1、手算建立假设：H0：广告效应不显著H1：广告效应显著不看广告组记为x，看广告组记为y。
由表可知：T+=1+4+5+2.5=12.5T-=7+2.5+6+8=23.5根据n=8，T+和T-中较大者T-=23.5，查表得，T+的右尾概率为0.230到0.273，在显著性水平下，P值显然较大，故没有理由拒绝原假设，表明广告效应不显著。
2、Spss在spss中输入八组数据（数据1）：选择非参数检验中的两个相关样本检验对话框中选择Wilcoxon，输出如下结果（输出1）：由上表，负秩为4，正秩也为4，同分的情况为0，总共8。
负秩和为12.5，正秩和为23.5，与手算结果一致由上表，Z为负，说明是以负秩为基础计算的结果，其相应的双侧渐进显著性结果为0.441，明显大于0.05，因此在 的显著性水平下，没有理由拒绝原假设，即表明广告效应不显著，与手算的结论一致。
3、R语言（R语言1）输入语句：x=c(62,83,96,99,71,60,97,100)y=c(87,92,90,86,94,95,82,91)wilcox.test(x,y,exact=F,cor=F)输出结果：Wilcoxon rank sum testdata: x and yW = 33, p-value = 0.9164alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0由输出结果可知，P=0.9164，远大于 =0.05，因此没有理由拒绝原假设，即广告效应并不显著，与以上结果一致。
二、Wald-Wolfowitz游程检验有低蛋白和高蛋白两种料喂养大白鼠，以比较它们对大白鼠体重的增加是否有显著不同的影响，为此对m=10,n=10只大白鼠分别喂养低蛋白和高蛋白两种饲给定显著性水平=0.05，试用游程检验法检验两种饲料的影响有无显著差异。
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非参数统计方法与实例在统计学中，最基本的概念是总体、样本、随机变量、分布、估计和假设检验等，其中很大一部分食与正态理论相关的。
在我们已经学过的知识里，总体的分布形式往往是给定的或已经假定了的，我们只需要在总体分布已知的基础上对参数进行估值或者进行检验。
但是实际上，对总体的分布的假定并不是能随便做出的，数据可能并不是来自假定的总体分布，或者根本不是来自同一个总体。
在这种假定下进行推断就可能产生错误的结论。
于是，人们希望能在不假定总体分布的情况下，尽量从数据本身来获得所需的信息，这就是非参数统计的宗旨。
在统计学的方法中，参数方法与非参数方法没有谁优谁劣之说，有的只是在具体情况下，谁更适用、谁更准确完整表示数据的信息。
接下来，我将就参数统计与非参数统计分别分析其适用情形与优缺点，并详细介绍几种非参数统计的方法并有案例分析。
1、参数统计与非参数统计非参数统计方法和参数统计方法共同组成统计分析方法，它们都是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。
就上文我们可以看出，参数统计和非参数统计分别针对不同的数据来使用。
参数统计方法的适用范围是很好确定的，它适用于数据分布已知或者可以做出比较正确的假定的数据，对这些数据进行检验、估计，得出数据总体的均值、方差等参数来描述数据特征。
这样的数据一般都有这三个要求:1、抽样总体为正态分布或近似正态分布；2、各抽样总体为等方差或方差齐性；3、各变量值间是相互独立的。
而非参数统计，顾名思义，是不用估计参数来描述数据特征的方法，只通过对数据作一些诸如分布连续、有密度、具有某阶矩等一般性的假定来揭示数据特征，这也就赋予了非参数统计方法特别的适用数据范围，一般总结为以下四种：1、待分析数据不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验；2、仅由一些等级构成的数据，不能应用参数检验。
例如，在一些经济数据中，通常是将一个特征数据分级而不是采用具体数据，这样的数据时没办法做参数检验和估计的，因此非参数统计也就适用了；3、所提的问题的数据中并不包含的参数，也不能用参数检验；4、当我们需要迅速得出结果时，也可以不用参数统计方法而用非参数统计方法来达到目的。
因为一般说来，非参数统计方法所要求的计算与参数统计方法相比，完成起来更为方便快捷，因此这种情况下采用非参数统计是一个正确的选择。
接下来，将分析参数统计方法与非参数统计的优缺点并进行比较。
一般来说，它们两者的优缺点是相对的。
非参数统计与参数统计相比具有很多优点，比如说：1、非参数统计方法要求的假定条件比较少，因而它的适用范围比较广泛。
那么这一点相对的也就是参数统计的缺点，参数统计可以适用的数据一定是总体已知或可以知道的，并且一旦需要计算统计量就意味着数据时需要精确测量的，因此，参数统计适用的范围是很窄的；2、多数非参数统计方法要求的运算比较简单，可以迅速完成计算取得结果，因而比较节约时间。
3、大多数非参数统计方法在直观上比较容易理解，不需要太多的数学基础知识和统计学知识。
4、大多数非参数统计方法可用来分析如象由等级构成的数据资料，而对计量水准较低的数据资料，参数统计方法却不适用。
当然，非参数统计方法也有缺点。
首先，由于方法简单，用的计量水准较低，使用非参数统计方法时就不如参数统计方法敏感，可能准确度上会有偏差，因为毕竟非参数统计方法只使用了样本的信息，而未使用总体信息。
这就是说，在给定的显著性水平下进行检验时，非参数统计方法与参数统计方法相比，第Ⅱ类错误的概率β要大些。
这也相对的是参数统计方法的优点，一旦数据可以使用参数统计，那么相比非参数统计得出的结果更精确，更有效。
2、非参数统计方法下面，我将介绍非参数统计方法，主要是介绍非参数检验的方法。
非参数检验的方法是非常多的，有针对独立样本的检验，也有针对配对样本的检验；有针对单样本的检验，有针对两个样本的检验，也有针对多样本的检验。
我选取了两种比较常用的检验方法，即针对两配对样本的Wilcoxon检验和针对两独立样本的曼-惠特尼U检验。
2.1两配对样本的Wilcoxon检验在处理两配对样本的检验中，还有一种检验是符号检验，但因为在符号检验中，只考虑到了差异的符号，而没有考虑到数据包含的信息，因此在符号检验的基础上选取考虑到数据大小的Wilcoxon秩检验。
在Wilcoxon秩检验中，它把观测值和零假设的中心位置之差的绝对值的秩分别按照不同的符号相加作为其检验统计量。
它适用于t检验中的成对比较，但并不要求成对数据之差di服从正态分布，只要求对称分布即可。
检验成对观测数据之差是否来自均值为0的总体（即产生数据的总体是否具有相同的均值）。
Wilcoxon秩检验与符号检验相比优点更多，它在符号检验利用了观测值和零假设的中心位置之差的符号进行检验的基础上，利用这些差的大小（体现于差的绝对值大小）所包含的信息来进行检验。
这样在符号检验中利用每个观测值点相应的正号或负号仅仅代表了该点在中心位置的哪一边的基础上，用绝对值差的大小来表示该点距离中心的远近。
这样加入了各观测值距离中心远近的信息的Wilcoxon秩检验自然比仅仅利用符号要更有效。
这也是wilcoxon秩检验的中心思想。
2.2两独立样本的曼-惠特尼U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。
曼-惠特尼U检验又称“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。
曼-惠特尼秩和检验可以看作是对两均值之差的参数检验方式的t检验或相应的大样本正态检验的代用品。
由于曼-惠特尼秩和检验明确地考虑了每一个样本中各测定值所排的秩，它比符号检验法使用了更多的信息。
它的主要思想是假定要检验两组数据之间有没有差异。
首先，不管分组把所有数据排序。
按照数值大小给定一个值叫做秩。
最小的值秩为1，最大的为N（假定两个样本总共有N个观察值）。
如果有相同的值，就得到相同的秩。
相同的值的秩是他们的秩的平均值。
如果两组的秩的和差距比较大，就会得出较小的p值，认为这两组间有显著差异。
根据曼-惠特尼U检验的公式可以看出它比较的是两个样本中位数，并且曼-惠特尼U检验只用于两组数据的比较。
如果要比较多组数据，可以用Kruskal-Wallis检验。
用几次Mann-Whitney 检验来比较多个组间的差异是不适合的，就如同ANOVA不能用多次t检验代替一样。
因此，曼-惠特尼U检验只适用于两独立样本的检验。
3、实例3.1 目的及意义在进行实例分析时，我选取了股票市场的数据。
选取了40个st上市公司的每股收益和40个非st上市公司的每股收益指标，对它们进行分析，看每股收益指标是否存在显著性的差异。
我们都知道st表示被特别处理的上市公司，由于其财务状况出现问题，交易所要对投资者的投资进行提醒，因此会在公司前加上st表示警惕。
但是企业出现st并不是意味着企业的财务状况永久出现问题，它可能在st之后变好，也可能在st之后变坏。
而未被st的企业也不是不可能出现问题。
那么在这种情况下，综合全盘的对st企业和非st企业财务状况进行分析，看它们是否存在显著差异是有意义的。
基于此，我在中国经济与发展统计数据库中《中国证券业年鉴》中找到2012年深圳主板年度财务指标，其中有净利润、每股净收益和每股净资产等财务指标。
由于每股净收益是测定股票投资价值的重要指标之一，也是分析每股价值的一个基础性指标，它综合反映公司的获利能力。
因此，我选取了每股净收益作为进行分析的财务指标。
在报表中我选取了40个st 上市公司的数据，由于st企业数明显比非st企业数量少，因此我从中随机抽取了40个非st 企业进行分析。
希望分析结果能够对投资者的投资决策有一定的参考价值。
3.2 选取的方法及该方法的优缺点由于st企业和非st企业本质上来说没什么联系，因此可以将它们看成两独立样本的参数检验，因此选取了曼-惠特尼U检验。
曼-惠特尼U检验的目的是检验这两个总体的均值是否有显著的差别。
曼-惠特尼秩和检验可以看作是对两均值之差的参数检验方式的t检验或相应的大样本正态检验的代用品。
由于曼-惠特尼秩和检验明确地考虑了每一个样本中各测定值所排的秩，所以该检验具有比符号检验更优的特性，并且其计算比较简便，能够很快的得出检验结果。
但它也有不足，因为曼-惠特尼U检验比较的是两样本的中位数，所以它其实漏掉了一些信息，这可能导致检验的不准确，可能会得出错误的结论。
3.3 SPSS分析过程数据：曼-惠特尼U检验：可以看出，st企业每股收益的秩均值为36.34，秩和为1453.5；非st企业每股收益的秩均值为44.66，秩和为1786.5。
这样看来，st和非st的每股收益似乎是有明显差异，下面用检验表来确定是否存在差异。
可以看出渐进显著性和精确显著性差距并不大，这里的80个数据可以将它看成大样本，这样我们就可以得出结论。
由于渐进显著性（双侧）值为0.110>0.05，所以不能拒绝原假设，而原假设为st和非st上市公司的每股净收益无差异，因此得出结论，st和非st的每股收益可以看做无差异的。
3.4 结论在对st和非st上市企业的每股收益做曼-惠特尼检验后，我们得出了一个出人意料的结果，即这两种企业的每股净收益是无差别的。
这样的结果确实好像是难以接受，一个财务出现过状况的企业和一个正常健康的企业的怎么可能是一样的呢？但现实是，这里我们只使用了曼-惠特尼U检验来进行检验，根据曼-惠特尼检验的缺点，很有可能出现了偏差。
另一方面，衡量一个企业营运状况的财务指标是很多的，这里选取的每股净收益很可能没有反映出st与非st企业的差别。
这告诉我们，经济问题是非常复杂的，做出结论也非常的困难，应当尽可能多的分析以便做出准确的结论。