非参数统计

非参数统计与参数统计：

非参数统计对总体假设较少，容易计算结果，稳定性高，而且具有广泛适应性。

1、非参数统计比参数统计来说，不需要太多的假设，在不知道总体分布情况下可采用非参，而知道总体分布情况下则采用参数统计。

2、非参数计算比较简单，在数据少的情况下可节省时间。

3、非参不需要具备太多统计理论知识。

参数与非参统计检验都是用来对总体和样本参数进行估计的。

非参检验：

单样本位置参数检验

1、广义符号检验（与符号有关）

2、wilcoxon符号秩检验（与符号大小有关）

3、正态记分检验

4、cox-stuart检验（配对、二项分布）

5、随机游程检验（游程个数、m和n较大近似正态）

两样本检验

1、Brown-mood检验（与符号相关，超几何分布）

2、wilcoxon（Mann-whiteney）秩和检验（符号大小相关）

3、正态记分检验

4、成对数据的检验（同一对象前后对比）

5、kappa检验（两对象行动一致的不同比对、列联表）

多样本模型

1、kruskal-wails秩和检验（位置参数独立、大样本下卡方检验）

2、正态记分检验

3、jonckheere-terpstra检验

4、完全区组设计friedman秩和检验（卡方检验）

5、kendall协同系数检验

6、完全区组设计二元响应cochran检验

7、完全区组设计page检验（大样本下近似正态）

8、不完全区组设计Durbin检验

尺度检验

1、两独立样本siegal-turkey方差检验

2、两样本尺度参数的mood检验（z检验）

3、两样本与多样本尺度参数的ansari-bradley检验

4、两样本及多样本尺度残叔的flinger-killeen检验

5、两样本尺度的平方秩检验（z检验）

6、多样本尺度的平方秩检验（卡方检验）

相关和回归

1、spearman秩相关检验

2、kendall τ检验

3、theil非参回归和几种稳健回归

分布检验和拟合优度卡方检验

1、kolmogorov-smirnov单样本

2、kolmogorov-smirnov两样本

3、pearson 卡方拟合优度检验

列联表

1、二位列联表齐性和独立性卡方检验（chisq.test(x)）

2、低维列联表分fisher精确检验（fisher.test(x)超几何分布）

23、对数线性模型与高维列联表独立性检验（三维）