非参数统计的统计方法有哪些

非参数统计方法是一类不依赖于总体分布的参数信息的统计方法，它们主要用于处理数据中包含的分布未知或分布不服从正态分布的情况。以下是一些常见的非参数统计方法：

1. 符号检验（Sign Test）：

用于单样本或两个独立样本的中位数比较。

2. 曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）：

用于比较两个独立样本的中位数。

3. 威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）：

用于比较两个相关样本的中位数。

4. 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：

用于测量两个变量之间的非参数关系。

5. 肯德尔等级相关系数（Kendall's Rank Correlation Coefficient）：

用于测量两个变量之间的非参数关系，对异常值较为稳健。

6. 克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis H Test）：

用于比较三个或更多独立样本的中位数。

7. 弗里德曼检验（Friedman Test）：

用于比较三个或更多相关样本的中位数。

8. 鲁宾斯-莫尼检验（Rubin's Monotone Regression Test）：

用于检测两个或多个变量之间的单调关系。

9. 罗依-莫根检验（Roy's Test）：

用于比较两个或多个独立样本的中位数。

10. 秩和检验（Rank Sum Test）：

是威尔科克森U检验的另一种称呼。

11. 鲁宾-哈特利检验（Rubin-Hartley Test）：

用于比较两个独立样本的中位数。

12. 霍尔特检验（Holt's Test）：

用于比较两个独立样本的中位数。

这些非参数统计方法在处理实际问题时非常灵活，可以适用于多种不同的数据类型和分布形态。在选择使用这些方法时，需要根据具体的研究问题和数据特性来决定。

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