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非参数统计是相对于参数统计而出现的，与参数统计相比，它有以下优点：（1）适用面广。非参数统计方法不需假定总体是何种类型分布，即可通过样本所获得的信息对关于非参数假设检验的方法研究问题做出判断。
1980年代末，汉斯拉伊大学(HansrajCollege)经济学荣誉毕业生的平均薪酬约为每年100万印度卢比。这一数字大大高于80年代初或90年代初毕业的人们。他们平均水平如此之高的原因是什么呢？沙鲁克·汗是印度收入最高…
变点问题一直是数理统计中非常重要的一个研究方向,在金融学、经济学、气象学和遗传学等领域有着广泛的应用。方差描述了数据的离散程度和波动,如今对方差变点的研究也有着越来越多的关注。本文根据非参数方差变点模型,提出了累积和的幂加权和方差变点估计,并证明了这个
本文研究非参数概率密度的估计问题（BesovIPMs）。其中包括一个大类的损失距离，例如，距离，总方差距离，和普适的Wasserstein-Kolmogorov距离。对于各类的参数设置，作者提供上下两种界限，准确地描述损失函数和假设，以此通过数据交互来确定最小极大最优收敛速度。
为了检验，，可以选取统计量结论：Pearson相关系数度量的是一种线性关系，而我们所要介绍的非参数的Spearman秩相关系数和Kendallτ相关系数实际上度量的是一种形式的相依联系，或是更广义…
临床模型研究，说到底是做一个模型，那么模型应该如何纳入自变量，纳入哪些自变量，这都是至关重要的问题。线性回归，逻辑回归和Cox比例风险回归模型是被广泛使用的多元回归分析方法。我们在前面的几篇文章中解释过他们的统计学意义、应用及结果释义。
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下面看一个实例，如下表所示，作者对A，B，C三组进行了一揽子比较。正确的做法应当是先做总的检验，然后再做多重比较。本例还有各组间方差不齐的问题，所以不宜用方差分析，而应该用非参数统计方法来处理。3临床疗效的比较
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非参数统计方法减少了实际应用中对假设条件的依赖,进而使得对多样本问题的研究更加客观,不受样本分布形式限制的,应用范围、发生模型错误的可能性较小,有较大的稳定性,同时方法简便易...
非参数统计作为统计学专业的主干课程之一,在大数据时代的统计工作中发挥着越来越重要的作用。本研究首先分析了案例教学法在创新型统计学人才培养中的重要性;然...
学位论文作者(签名):年月日非参数统计检验及其运用【摘要】如果在一个统计问题中,其总体分布不能用有限个实参数来刻画,只能对它作一些诸如分布连续、存在密...
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