非参数统计检验

Cox-Stuart 非参数趋势检验

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。

Matlab 5 2024-05-12

小麦区域试验中的非参数统计应用分析

利用非参数统计方法分析了1998～1999年湖北省小麦良种区域试验中各品种(系)的丰产性、稳定性、适应性和试点的鉴别力。研究结果显示，非参数统计分析简单明了，效果显著，特别是试点鉴别力指数（Di）对试点的选择和分布具有重要指导意义。在参试品种中，鄂麦12、S048、D 402在丰产性、稳定性、适应性方面表现突出。建议在试点选取与分布策略中增加湖北省北部地区的试点数量。

统计分析 1 2024-08-03

SPSS 非参数检验

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

统计分析 3 2024-05-21

正态总体参数检验：选择统计量的关键因素

在对正态总体参数进行检验时，常用的统计量包括 Z 统计量、t 统计量和 χ² 统计量。Z 统计量和 t 统计量通常应用于均值和比例的检验，而 χ² 统计量则用于方差检验。 选择合适的统计量取决于以下因素： 总体标准差是否已知：当总体标准差已知时，可以使用 Z 统计量；当总体标准差未知时，则需使用 t 统计量。 样本量大小：样本量的大小会影响检验结果的可靠性。一般来说，样本量越大，检验结果越可靠。

统计分析 4 2024-04-30

Matlab参数检验实例分析

使用Matlab进行参数检验，深入理解其在数理统计中的应用。

Matlab 2 2024-07-20

修正Mann-Kendall趋势检验考虑自相关的非参数修正方法-matlab开发

此代码执行了两种修正后的Mann-Kendall检验，考虑了时间序列的自相关（Hamed和Rao，1998）。替代了对趋势的传统检验方法，检验了向量V中趋势缺失的零假设。测试结果显示H = 1，在显著性水平alpha上拒绝了原假设。H = 0表示未能在显著性水平alpha上拒绝原假设。

Matlab 0 2024-09-27

Matlab教程非参数拟合技术详解

非参数拟合是一种通过数据点生成平滑曲线而不涉及具体参数的方法。它包括插值法和平滑样条内插法，适用于那些不需要详细参数解释的情况。在Matlab中，非参数拟合技术能够有效处理数据曲线的平滑化需求。

Matlab 0 2024-10-01

SPSS非参数检验方法探析

将深入探讨非参数检验方法，通过一个具体的SPSS分析案例来展示其应用。非参数检验方法在数据分析中具有重要意义，能够有效应对数据分布不满足正态性的情况。通过SPSS工具，我们将详细分析非参数方法在实际案例中的运用，为读者提供清晰的理解和操作指导。

Access 0 2024-07-20

正态分布总体参数的检验方法

正态分布总体参数的检验方法是统计学中的重要内容，用于验证数据是否符合正态分布。

算法与数据结构 0 2024-08-09

SPSS两独立样本非参数检验

目的：比较两总体分布是否存在显著差异。 基本假设：两总体分布无显著差异（来自同一总体）。 数据要求：样本数据和分组标志。

统计分析 4 2024-04-30