《非参数统计分析》PPT课件
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非参数统计课件

什么是假设 检验?
假设检验用来判断 一个统计假设在给 定数据下是否成立。
非参数假设 检验的基本 思想
非参数假设检验不
依赖于总体参数的
具体分布。
U检验
U检验是一种常见的 非参数假设检验方 法。
KolmogorovSmirnov检验
KolmogorovSmirnov检验用来检 验样本是否符合给 定分布。
什么是核密度估计?
核密度估计是一种估计概率密度函数
概率密度函数和密度函数的区
2
的非参数方法。
别
概率密度函数是连续随机变量的密度
函数,而密度函数是离散随机变量的
3
高斯核密度估计
密度函数。
高斯核密度估计使用高斯核函数来估
计概率密度函数。
交叉验证方法
4
交叉验证方法可以用来选择合适的核 函数带宽。
分析?
回归分析用来建立变量之间的依赖关系。
Nadaraya-Watson核回归
Nadaraya-Watson核回归通过核函数加权来 估计回归函数。
非参数回归分析的基本思想
非参数回归分析不需要对回归函数做具体的 形式假设。
局部加权回归
局部加权回归在核回归的基础上引入了距离 权重来进一步提高估计精度。
非参数统计ppt课件
# 非参数统计PPT课件 ## 简介 - 什么是非参数统计? - 非参数统计和参数统计的区别
统计分布
什么是统计分布?
统计分布描述随机变量的不确定性和可能性。
常见的统计分布
包括正态分布、二项分布、泊松分布等。
经验分布函数
经验分布函数用样本数据来近似未知总体分布函数。
核密度估计
1
总结
1
统计学非参数统计PPT课件

• 1、计算各组平均等级数这差
dij
Ti ni
Tj nj
第17页/共28页
• 2、计算判断有无统计意义的临界值d0.05
• 自由度=n-k,d> d0.05差别有统计意义。查t值表时如有的自由度没有可 用内插法近似估计
n 1 H 1 1 2
• 3、列各
d t s 0.(0P2527)
组
平0均.0秩5间(的)两
第19页/共28页
第四节 等级分组资料的检验
• P228表17-10的资料,可用2检验,但只能说明:各组在疗效等级的构成上有无不同,而不能说明哪组 疗效较好,哪组较差
• 利用H检验中,相同等级可用平均秩 • 其检验步骤同H检验 • 若有显著性意义,再进行多重比较
第20页/共28页
第五节 随机区组设计 资料的检验
s2 1 (
n 1
Tij2
n(n 1)2 4
)
无相同数据时,
s2 n(n 1) /12
第15页/共28页
• 7)计算H值
无相同数据时,
H 12
Ti2 3(n 1)
n(n 1) ni
有相同数据时:
2
2
1 T n(n 1) • 8)判断结果:如果处理数3,ni5,则可查i附表17-3作判断。
• 计算时可进行连续性校正,但影响甚微,
第6页/共28页
第二节 成组资料的检验
• 一、两样本秩和检验(Wilcoxon, Mann and Whitney法) • rank sum test计算步骤:
• 1、将两组数据混合由小到大排列编秩,相同数据用平均秩 • 2、将小样本等级相加称为T • 3、计算T ': T '=n1(n1+n2+1)-T
dij
Ti ni
Tj nj
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• 2、计算判断有无统计意义的临界值d0.05
• 自由度=n-k,d> d0.05差别有统计意义。查t值表时如有的自由度没有可 用内插法近似估计
n 1 H 1 1 2
• 3、列各
d t s 0.(0P2527)
组
平0均.0秩5间(的)两
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第四节 等级分组资料的检验
• P228表17-10的资料,可用2检验,但只能说明:各组在疗效等级的构成上有无不同,而不能说明哪组 疗效较好,哪组较差
• 利用H检验中,相同等级可用平均秩 • 其检验步骤同H检验 • 若有显著性意义,再进行多重比较
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第五节 随机区组设计 资料的检验
s2 1 (
n 1
Tij2
n(n 1)2 4
)
无相同数据时,
s2 n(n 1) /12
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• 7)计算H值
无相同数据时,
H 12
Ti2 3(n 1)
n(n 1) ni
有相同数据时:
2
2
1 T n(n 1) • 8)判断结果:如果处理数3,ni5,则可查i附表17-3作判断。
• 计算时可进行连续性校正,但影响甚微,
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第二节 成组资料的检验
• 一、两样本秩和检验(Wilcoxon, Mann and Whitney法) • rank sum test计算步骤:
• 1、将两组数据混合由小到大排列编秩,相同数据用平均秩 • 2、将小样本等级相加称为T • 3、计算T ': T '=n1(n1+n2+1)-T
非参数统计分析课件

广泛的应用领域
SPSS广泛应用于社会科学、医学、经济学等领域,具有很高的实 用价值。
SAS软件
01
强大的数据处理能 力
SAS具有强大的数据处理和数据 管理功能,能够进行复杂的数据 清洗、转换和整合。
02
03
灵活的编程语言
企业级应用
SAS使用强大的SAS语言进行编 程,可以进行定制化的数据处理 和分析。
定义与特点
定义
非参数统计分析是一种统计方法,它不依赖于任何关于数据 分布的假设,而是基于数据本身的特点进行统计分析。
特点
非参数统计分析具有很大的灵活性,可以处理各种类型的数 据,并且对数据的分布特征没有严格的要求。它通常用于探 索数据的基本特征,如数据的集中趋势、离散程度和形状等 。
与参数统计学的区别
总结词
发现商品之间的关联关系、提高销售量
详细描述
通过关联性分析方法,如Apriori算法、FPGrowth算法等,发现商品之间的关联关系 ,生成推荐列表,提高销售量,提升客户满 意度。
案例三:聚类分析在客户细分中的应用
总结词
将客户划分为不同的群体、制定个性化营销 策略
详细描述
利用聚类分析方法,如K-means聚类、层 次聚类等,将客户划分为不同的群体,针对 不同群体制定个性化营销策略,提高营销效
数据稀疏性
高维数据可能导致数据稀疏,影响统计分析的准确性 。
计算复杂性
高维数据的计算复杂性增加,需要采用高效的算法和 计算技术。
大数据处理技术在非参数统计分析中的应用前景
分布式计算
利用分布式计算技术,可以处理大规模数据集,提高非参数统计 分析的效率。
数据挖掘技术
数据挖掘技术可以用于发现数据中的模式和关系,为非参数统计 分析提供支持。
SPSS广泛应用于社会科学、医学、经济学等领域,具有很高的实 用价值。
SAS软件
01
强大的数据处理能 力
SAS具有强大的数据处理和数据 管理功能,能够进行复杂的数据 清洗、转换和整合。
02
03
灵活的编程语言
企业级应用
SAS使用强大的SAS语言进行编 程,可以进行定制化的数据处理 和分析。
定义与特点
定义
非参数统计分析是一种统计方法,它不依赖于任何关于数据 分布的假设,而是基于数据本身的特点进行统计分析。
特点
非参数统计分析具有很大的灵活性,可以处理各种类型的数 据,并且对数据的分布特征没有严格的要求。它通常用于探 索数据的基本特征,如数据的集中趋势、离散程度和形状等 。
与参数统计学的区别
总结词
发现商品之间的关联关系、提高销售量
详细描述
通过关联性分析方法,如Apriori算法、FPGrowth算法等,发现商品之间的关联关系 ,生成推荐列表,提高销售量,提升客户满 意度。
案例三:聚类分析在客户细分中的应用
总结词
将客户划分为不同的群体、制定个性化营销 策略
详细描述
利用聚类分析方法,如K-means聚类、层 次聚类等,将客户划分为不同的群体,针对 不同群体制定个性化营销策略,提高营销效
数据稀疏性
高维数据可能导致数据稀疏,影响统计分析的准确性 。
计算复杂性
高维数据的计算复杂性增加,需要采用高效的算法和 计算技术。
大数据处理技术在非参数统计分析中的应用前景
分布式计算
利用分布式计算技术,可以处理大规模数据集,提高非参数统计 分析的效率。
数据挖掘技术
数据挖掘技术可以用于发现数据中的模式和关系,为非参数统计 分析提供支持。
非参数统计讲义通用课件

案例分析
通过实际案例展示如何使用Python进行非 参数统计,包括分布拟合、假设检验和模 型选择等步骤。
SPSS实现
SPSS简介
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) 是一款流行的社会科学统计 软件。
操作界面
SPSS的非参数统计功能通常 在“分析”菜单下的“非参 数检验”选项中,用户可以 通过直观的界面进行操作。
聚类分析方法在数据挖掘、 市场细分等领域有广泛应用, 可以帮助我们发现数据的内 在结构和模式。
异常值检测方法
• 异常值检测方法用于识别和剔除数据中的异常值,提高数据分析的准确性和可靠性。
• 常见的异常值检测方法包括基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方等。 • 基于统计的方法利用统计学原理,如z分数、IQR等,判断数据是否为异常值;基于距离的方法通过计算对象与其它对象的距离来判断是否为异常值;基于密度的方法则根据对象周围的密度变化来判断是否
解释性较差
相对于参数统计,非参数统计结果通 常较为抽象,难以直接解释其具体含 义。
假设检验能力较弱
非参数统计在假设检验方面的能力相 对较弱,对于确定性的结论和预测不 如参数统计准确。
如何克服非参数统计的局限性
01
02
03
04
利用高效计算方法
采用并行计算、分布式计算等 高效计算方法,提高非参数统
计的计算效率和准确性。
描述性统计方法在数据分析中起到基 础作用,为后续的统计推断提供数据 基础和初步分析结果。
假设检验方法
假设检验方法是一种统计推断 方法,通过提出假设并对其进
行检验,判断假设是否成立。
假设检验方法包括参数检验和 非参数检验,其中非参数检验 不依赖于总体分布的具体形式,
通过实际案例展示如何使用Python进行非 参数统计,包括分布拟合、假设检验和模 型选择等步骤。
SPSS实现
SPSS简介
SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) 是一款流行的社会科学统计 软件。
操作界面
SPSS的非参数统计功能通常 在“分析”菜单下的“非参 数检验”选项中,用户可以 通过直观的界面进行操作。
聚类分析方法在数据挖掘、 市场细分等领域有广泛应用, 可以帮助我们发现数据的内 在结构和模式。
异常值检测方法
• 异常值检测方法用于识别和剔除数据中的异常值,提高数据分析的准确性和可靠性。
• 常见的异常值检测方法包括基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方等。 • 基于统计的方法利用统计学原理,如z分数、IQR等,判断数据是否为异常值;基于距离的方法通过计算对象与其它对象的距离来判断是否为异常值;基于密度的方法则根据对象周围的密度变化来判断是否
解释性较差
相对于参数统计,非参数统计结果通 常较为抽象,难以直接解释其具体含 义。
假设检验能力较弱
非参数统计在假设检验方面的能力相 对较弱,对于确定性的结论和预测不 如参数统计准确。
如何克服非参数统计的局限性
01
02
03
04
利用高效计算方法
采用并行计算、分布式计算等 高效计算方法,提高非参数统
计的计算效率和准确性。
描述性统计方法在数据分析中起到基 础作用,为后续的统计推断提供数据 基础和初步分析结果。
假设检验方法
假设检验方法是一种统计推断 方法,通过提出假设并对其进
行检验,判断假设是否成立。
假设检验方法包括参数检验和 非参数检验,其中非参数检验 不依赖于总体分布的具体形式,
非参数统计分析ppt课件

因为D=0.1865,大于这个临界值,所以原假设不成立 即两个省农民企业家的文化程度分布存在着显著差别。
(注:大样本时α=0.05和α=0.01的界值分别是1.36和1.63, )
5
该定理认为,当样本容量充分大时,把样本观察量分成K类,每一类实际出现的次数 用f0 表示,其理论次数用fe表示,则 2 统计量为:
D Max S ( x ) F ( x ) n n
查找K-S表,根据给定的显著性水平得到临界值dn; 当D< dn时,接受原假设;反之,则拒绝原假设。 例1:公共汽车按计划每15分钟通过某一站点,但由于受到各种不可预测因素的影
响,可能出现晚到和早到的现象。现通过一天的随机观察(共20次),获得 如下表一系列数据。请检验公共汽车通过某一站点的时间是否服从于 u=1.6,б =3的正态分布。
解:H0:消费者对五种类型的汽车的偏爱程度没有显著差别(即服从均匀分布) H1:消费者对五种类型的汽车的偏爱程度有显著差别(即不服从均匀分布)
2 2 2 ( f f ) (2 1 0 2 0 0 ) (2 2 3 2 0 0 ) 2 0 e 1 3 6 .4 fe 2 0 0 2 0 0 i 1 k 2 在 5 % 条 件 下 , 经 查 表 得 临 界 值 : ) 9 .4 8 8 0 .0 5 (4
1
2
经验分布函数 () f/ n F ( X ) f/ m Fx
1 1
2 2
1 2( F (x )F x )
58 109 156 200 222 236
31 77 130 203 254 274
0.2458 0.4619 0.6610 0.8475 0.9408 1.0000
《非参数统计》课件

核密度估计
详细讲解核密度估计方法, 可用于估计未知分布函数 的概率密度函数。
K近邻算法
介绍K近邻算法在非参数统 计中的应用,用于分类和 估计未知函数。
常用方法本 的中位数差异,对于不 符合正态分布的数据非 常有用。
Kruskal-Wallis检验
一种非参数方法,用于 比较多个独立样本的总 体分布,可以替代方差 分析。
介绍常用于非参数统计的软件和工具,帮助读者选择适合自己的数据分析工具。
3 Q&A
解答读者在非参数统计方面的疑问和问题,提供进一步的讨论和交流。
总结
1 非参数统计的优势和劣势总结
总结非参数统计方法和传统参数统计方法的优势和劣势,帮助选择合适的分析方法。
2 非参数统计的前景和未来发展方向
讨论非参数统计的前景和未来的发展方向,以及可能的研究方向。
附录
1 参考文献
提供相关参考文献,方便读者进一步学习非参数统计的理论和应用。
2 常用软件和工具介绍
Mann-Whitney U检 验
非参数的秩和检验方法, 用于比较两个独立样本 的总体分布。
实例应用
医疗领域的应用
展示非参数统计在医疗研究 中的应用,如临床试验和数 据分析。
社会调查中的应用
探讨非参数统计在社会调查 和民意调查中的应用,如对 人口统计数据的分析。
金融风险评估中的应用
介绍非参数统计在金融领域 中的应用,如风险评估和市 场预测。
《非参数统计》PPT课件
非参数统计是一门关于数据分析的重要领域,本课件将介绍非参数统计的基 本原理、常用方法和实例应用,以及其在医疗、社会调查和金融方面的应用。
简介
非参数统计是一种不基于总体概率分布的统计方法,适用于各种数据类型,具有广泛的应用场景 和灵活性。
非参数统计分析教学课件

Python
介绍
Python是一种通用编程语 言,因其易读性和易用性 而被广泛用于数据分析和 科学计算。
特点
Python拥有强大的科学计 算库,如NumPy、 Pandas和SciPy等,可进 行数据清洗、统分析等 多种任务。
教程资源
Python的在线教程和书籍 资源丰富,同时还有大量 的科学计算社区和论坛可 供交流。
数据流处理
数据流处理技术可以实时处理大规模数据,为非参数统计分析提供 新的可能性。
云计算
云计算平台可以提供弹性可扩展的计算资源,方便非参数统计分析 的进行。
THANKS
感谢观看
洗和校验。
高维数据的非参数统计分析挑战
维度诅咒
高维数据可能导致传统的非参数统计分析方法失 效,需要开发新的方法。
数据稀疏性
高维数据可能导致数据稀疏,使得统计分析结果 不稳定。
特征选择
高维数据需要进行特征选择,以减少噪声和冗余 ,提高分析效率。
大数据处理技术在非参数统计分析中的应用前景
并行计算
利用并行计算技术可以提高非参数统计分析的效率和准确性。
应用场景与优势
应用场景
适用于数据类型复杂、分布不明确或 数据量较小的情况;例如,生物医学 研究、金融数据分析、社会学调查等 领域。
优势
能够更好地揭示数据的内在结构和关 系;对数据的假设较少,避免过度拟 合和误判;同时具有较高的灵活性和 普适性,能够适用于多种场景。
02
CATALOGUE
非参数统计方法
聚类分析
01
聚类分析是一种非参数统计方法 ,用于将相似的对象归为同一类 ,将不相似的对象归为不同类。
02
聚类分析通过计算对象之间的距 离或相似性来将它们分组,常见 的聚类分析方法有层次聚类、K均 值聚类和DBSCAN聚类等。
《非参数统计分析》PPT课件

0.011014 0.034733 3.263554 -3.207570 0.928736 -0.043640 3.458105
9.061568 0.010772
此数据的正态性检验是非正态。
非参数统计归纳起来有如下的三点优点:
1. 对总体的假定少; 2. 可以处理许多有问题数据,比如污染的正 态分布,有奇异值的情形;
组别 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1
2
负债率 80 80 82 82 83 84 84 86 91 91 93
秩
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
组别 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2
2
如果我们将12家工业企业的秩相加是94,其平均秩是7.88,将 10家商业企业的秩相加得159,其平均秩为15.9,这就给我们一个 可以考虑的信息,两种企业的资产负债是有差异的。他们的平均秩 不同。
然而,在实际生活中,那种对总体分布的假定并不是 能随便做出的。有时,数据并不是来自所假定分布的总体。 或者数据根本不是来自一个总体,数据因为种种原因被严 重污染。这样,在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。于是,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。因为非参数统计方法不利用关于总 体分布的相关信息,所以,就是在对于总体分布的任何信 息都没有的情况下,它也能很容易而又较为可靠地获得结 论。这时非参数方法往往优于参数方法。在台湾这种方法 称为“无母数统计”,即不知到总体信息的统计方法。
120
Series: JUNZHI
Sample 1 1000
100
Observations 1000
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- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
【例1】 在我国的工业和商业企业中随机抽取22家企 业进行资产负债率行业差异分析,其某年底的资产负债率 (%)如下:
工 64 76 55 82 59 82 70 75 61 64 73 83 业 商 77 80 80 65 93 91 84 91 84 86 业
两个行业的负债水平是否有显著性差异a=0.05。这 样的数据中有两个问题:
思考的要点 什么是计数统计量; 什么是秩统计量,为什么要讨论秩; 为什么要讨论秩的分布、秩的期望和方差; 什么是符号秩和线性符号秩; 线性符号秩的期望和方差。
第一节 关于非参数统计
在参数统计学中,最基本的概念是总体、样本、随机变量、 概率分布、估计和假设检验等。其很大一部分内容是建立在正 态分布相关的理论基础之上的。总体的分布形式或分布族往往 是给定的或者是假定了的,所不知道的仅仅是一些参数的值。 于是,人们的任务就是对一些参数,比如均值和方差(或标准 差),进行点估计或区间估计,或者是对某些参数值进行各种 检验,比如检验正态分布的均值是否相等或等于零等等.最常 见的检验为对正态总体的t—检验、F—检验和最大似然比检验 等。又比如,线性回归分析中,需要估计回归系数j, j称为 参数,所以线性回归分析应该属于参数统计的范畴。
组别 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1
2
负债率 80 80 82 82 83 84 84 86 91 91 93
1 22
组别 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2
2
如果我们将12家工业企业的秩相加是94,其平均秩是7.88,将 10家商业企业的秩相加得159,其平均秩为15.9,这就给我们一个 可以考虑的信息,两种企业的资产负债是有差异的。他们的平均秩 不同。
6. K independent Samples Test K个独立样 本检验(检验k个独立总体的差异性)
7. 2 related Samples Test 两个相关样本检验 (检验两个相关总体差异性)
8 . K related Samples Test K个相关样本检验 (检验k个相关总体差异性)
然而,在实际生活中,那种对总体分布的假定并不是 能随便做出的。有时,数据并不是来自所假定分布的总体。 或者数据根本不是来自一个总体,数据因为种种原因被严 重污染。这样,在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。于是,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。因为非参数统计方法不利用关于总 体分布的相关信息,所以,就是在对于总体分布的任何信 息都没有的情况下,它也能很容易而又较为可靠地获得结 论。这时非参数方法往往优于参数方法。在台湾这种方法 称为“无母数统计”,即不知到总体信息的统计方法。
游程数是大还是小呢?
【例2】 模拟一个污染的正态分布,计算其样本均值,但是样本均值非正态分布 了。这个分布是以0.8的概率是标准正态分布,0.2的概率混进方差为9的正态分布。 workfile a u 1 1000 series junzhi for !i=1 to 1000 smpl 1 20 series y1=rnd series y2=nrnd series a smpl if y1<0.8 a=y2 smpl if y1>=0.8 a=9*y2 smpl 1 20 scalar mean=@mean(a) junzhi(!i)=mean next smpl 1 1000 junzhi.hist
在不知总体分布的情况下如何利用数据所包含 的信息呢?一组数据最基本的信息就是次序。如果可 以把数据按大小次序排队,每一个具体数目都有它 在整个数据中(从最小的数起)的位置或次序,称为
该数据的秩(rank)。数据有多少个观察值,就有多
少个秩。在一定的假定下,这些秩和秩的统计量的 分布是求得出来的,而且和原来的总体分布无关。 这样就可以进行所需要的统计推断。注意:非参数 统计的名字中的“非参数(nonparametric)”意味着 其方法不涉及描述总体分布的有关数值参数(均值 和方差等);它被称为和分布无关(distribution— free),是因为其推断方法和总体分布无关;不应理 解为与所有分布(例如有关秩的分布)无关。
另 一 个 想 法 是 好 像 工 业 排 的 顺 序 相 对 靠 前 , 有 11111 , 2 , 1111,222,111,222222共有6段(相同特点的个案的一段称为游 程)。如果原假设成立,则两个行业的负债水平的分布使相同的, 将其混合后,应能较为充分、均匀地混合,游程数R应该比较大,
反之当游程数R较小,则说明两个总体的分布可能不同。那么6这个
非参数计量经济学
非参数模型 半参数模型
第一章 非参数统计及一些概念
教学中使用的软件SPSS和R。 SPSS的非 参数统计菜单已经比较全面了。
SPSS非参数检验的过程
1. Chi-Square test 卡方检验(检验总体是否服 从某个给定的离散分布)
2. Binomial test 二项分布检验(检验总体是否 服从二项分布)
第二篇 非参数统计
参考书 《非参数统计》 中国统计出版社 吴喜之 《非参数统计》 人民大学出版社 王 星 《非参数统计讲义》 北京大学出版社 孙山泽
估计总体的分布函数 是否等于已知的分布
狭义非参数统计
非参数统计
估计总体的密度函数的 曲线,但是不能写出解释式
检验两或以上个总体的分 布是否相同,通常是检验其 中位数是否相等
其一是样本容量不大; 其二是总体服从何种分布未知。下面我们来构造一 种检验的方法,看他们的资产负债有无显著性差异。
将两类企业的资产负债混合排序,并给出其序次,这在 统计中称为“秩”。在这张表中我们有两个可用的信息。
负债率 55 59 61 64 64 65 70 73 75 76 77
秩
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
3. Runs test 游程检验(检验样本序列是否随机) 4. 1-Sample Kolmogorov-Smirnov test 一个样
本柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验(检验总体是 否服从某个连续分布)
5. 2 independent Samples Test 两个独立样 本检验(检验两个独立总体差异性)