常用非参数检验

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在用样本数据对总体信息做出统计推断时，通常要求抽样应满足随机性和独立性，因为几乎所有的抽样定理都是建立在数据独立的基础之上的。而在用样本数据对正态总体参数做出统计推断（例如参数估计和假设检验）时，还要附加一个要求：样本数据应服从正态分布，这种数据分布类型已知的总体参数的假设称为参数假设检验。与参数假设检验相对应的还有非参数假设检验，例如分布的正态性检验，样本的随机性检验等，这类检验通常只假定分布是连续的或对称的，并不要求数据服从正态分布。

 1 游程检验

    在实际应用中，需要对样本数据的随机性和独立性作出检验，这要用到游程检验，它是一种非参数检验，用来检验样本数据的随机性，通常人们认为满足随机性的样本数据也满足独立性。

 在以一定顺序（如时间）排列的有序数列中，具有相同属性（如符号）的连续部分被称为一个游程，一个游程中所包含数据的个数称为游程的长度，通常用R表示一个数列中的游程总数。

例：

设某样本n=12人的标志表现为男、女，有以下三种排列。 　　(i) 男\男，女\女\女，男，女\女，男\男\男\男 (ii) 男\男\男\男\男\男\男，女\女\女\女\女 (iii)男，女，男，女，男，女，男，女，男，女，男\男

    连续出现男或女的区段称为游程。 　每个游程包含的个数为游程长度。以r表示序列中游程的个数： 　　(i)r=5,　(ii)r=2,　(iii)r=11 　　可以看出，（i）是随机性序列；（ii）（iii）是非随机性序列，所以，可以用游程的个数来检验样本的随机性，或总体的分布特征。

 在游程检验中，数据序列的游程总数偏少或偏多都是数据不满足随机性的变现，因此，游程的一般都是W={R>r1或RM0）,p-=P(XM0的个数记为n+，Xia(显著性水平)或h=0时，接受原假设；当p