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2024年4月16日发(作者：java哪个软件好用)

非整次秩和比 Python

引言

在统计学中，非整次秩和比是一种常用的非参数统计方法，用于比较两组独立样本

的中位数是否相等。与传统的参数统计方法相比，非整次秩和比不需要对数据分布

做出任何假设，因此更加灵活和适用于各种情况。

本文将介绍非整次秩和比的原理和计算方法，并使用 Python 编程语言实现这一统

计方法。

非整次秩和比的原理

非整次秩和比是基于秩和比的一种改进方法。秩和比是一种非参数统计方法，用于

比较两组独立样本的中位数是否相等。秩和比的原理是将两组样本的数据合并并按

照大小进行排序，然后计算两组样本的秩和，最后比较秩和的大小来判断中位数是

否相等。

非整次秩和比是对秩和比的改进，其原理是在计算秩和时，将每个样本的秩乘以一

个非整数系数，从而降低了样本的权重。这样做的目的是在两组样本的中位数不相

等时，能够更加灵敏地检测到差异。

非整次秩和比的计算方法

非整次秩和比的计算方法包括以下步骤：

1. 将两组样本的数据合并并按照大小进行排序。

2. 对于每个样本，计算其秩，并乘以一个非整数系数。

3. 计算两组样本的秩和，并比较其大小。

下面是一个使用 Python 实现非整次秩和比的示例代码：

import numpy as np

def noninteger_wilcoxon(x, y, weights):

# 将两组样本的数据合并并按照大小进行排序

combined = enate([x, y])

combined_sorted = (combined)

# 对于每个样本，计算其秩，并乘以一个非整数系数

ranks = t(combined_sorted)

ranks_x = (ranks[:len(x)]) + 1

ranks_y = (ranks[len(x):]) + 1

ranks_x_weighted = ranks_x * weights[0]

ranks_y_weighted = ranks_y * weights[1]

# 计算两组样本的秩和，并比较其大小

statistic = min(ranks_x_weighted, ranks_y_weighted)

return statistic

# 示例数据

x = ([1, 2, 3, 4, 5])

y = ([6, 7, 8, 9, 10])

weights = ([1, 2])

# 计算非整次秩和比

result = noninteger_wilcoxon(x, y, weights)

print("非整次秩和比:", result)

结论

非整次秩和比是一种常用的非参数统计方法，用于比较两组独立样本的中位数是否

相等。与传统的参数统计方法相比，非整次秩和比不需要对数据分布做出任何假设，

因此更加灵活和适用于各种情况。

本文介绍了非整次秩和比的原理和计算方法，并使用 Python 编程语言实现了这一

统计方法。希望读者能够通过本文了解非整次秩和比，并在实际应用中灵活运用。


本文标签： 样本 方法 统计 参数 中位数

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