2025年大學統(tǒng)計學期末考試題庫：非參數(shù)檢驗在統(tǒng)計推斷中的難題解答試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的。）1.在進行非參數(shù)檢驗時，如果樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.秩和檢驗C.卡方檢驗D.威爾科克森符號秩檢驗。我覺得啊，這個問題得好好琢磨琢磨。如果樣本數(shù)據(jù)真的服從正態(tài)分布，那我們干嘛非要用那些花里胡哨的非參數(shù)檢驗方法呢？直接用參數(shù)檢驗不就好了嗎？可是，題目里說了要非參數(shù)檢驗，那我們就得選一個相對而言比較適合正態(tài)分布數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗方法。符號檢驗和威爾科克森符號秩檢驗都是基于符號或秩的檢驗，但它們更適用于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)?？ǚ綑z驗則是一種基于頻率的檢驗，與正態(tài)分布無關(guān)。秩和檢驗，嗯，這個好像在正態(tài)分布數(shù)據(jù)下也還可以，但可能不是最優(yōu)選擇。所以，我選擇B.秩和檢驗。2.當樣本量較小，且數(shù)據(jù)不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)時，應(yīng)該選擇哪種非參數(shù)檢驗方法？A.符號檢驗B.秩和檢驗C.卡方檢驗D.威爾科克森符號秩檢驗。哎呀，樣本量小，數(shù)據(jù)又不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，這可咋辦呢？參數(shù)檢驗要求數(shù)據(jù)服從特定的分布，比如正態(tài)分布，但小樣本量往往難以滿足這個要求。這時候，非參數(shù)檢驗就派上用場了。符號檢驗和威爾科克森符號秩檢驗都是基于符號或秩的檢驗，但它們更適用于小樣本量?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，與樣本量大小關(guān)系不大。秩和檢驗，嗯，這個在小樣本量下也可以用，而且比較穩(wěn)健。所以，我選擇B.秩和檢驗。3.在進行兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗時，如果樣本量較大，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.秩和檢驗C.卡方檢驗D.威爾科克森秩和檢驗。樣本量大了，兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗，這得選哪個方法呢？符號檢驗，這個好像不太適合兩個獨立樣本?？ǚ綑z驗，這個是基于頻率的，跟秩和沒啥關(guān)系。威爾科克森秩和檢驗，這個好像是用于配對樣本的。秩和檢驗，這個好像是用于兩個獨立樣本的，而且在大樣本量下表現(xiàn)還不錯。所以，我選擇B.秩和檢驗。4.在進行多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗時，應(yīng)該選擇哪種檢驗方法？A.符號檢驗B.弗里德曼檢驗C.卡方檢驗D.克魯斯卡爾-沃利斯檢驗。多個獨立樣本，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗，這個好像不太適合多個樣本。弗里德曼檢驗，這個好像是用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗，多用于配對樣本?？ǚ綑z驗，這個是基于頻率的，跟秩和沒啥關(guān)系?？唆斔箍?沃利斯檢驗，這個好像是用于多個獨立樣本的，而且是非參數(shù)檢驗。所以，我選擇D.克魯斯卡爾-沃利斯檢驗。5.在進行兩個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為有序分類數(shù)據(jù)，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.威爾科克森符號秩檢驗C.弗里德曼檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。有序分類數(shù)據(jù)，兩個相關(guān)樣本，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗，這個好像不太適合有序分類數(shù)據(jù)。威爾科克森符號秩檢驗，這個好像是用于配對樣本的，但數(shù)據(jù)要是連續(xù)的。弗里德曼檢驗，這個好像是用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗，多用于配對樣本。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗，這個是用于連續(xù)數(shù)據(jù)的，而且要計算相關(guān)系數(shù)。所以，我選擇C.弗里德曼檢驗。6.在進行多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗時，應(yīng)該選擇哪種檢驗方法？A.符號檢驗B.弗里德曼檢驗C.卡方檢驗D.肯德爾和諧系數(shù)檢驗。多個相關(guān)樣本，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗，這個好像不太適合多個樣本。弗里德曼檢驗，這個好像是用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗，多用于配對樣本?？ǚ綑z驗，這個是基于頻率的，跟秩和沒啥關(guān)系?？系聽柡椭C系數(shù)檢驗，這個好像是用于有序分類數(shù)據(jù)的，而且要計算和諧系數(shù)。所以，我選擇B.弗里德曼檢驗。7.在進行非參數(shù)檢驗時，如果檢驗統(tǒng)計量的分布已知，那么應(yīng)該選擇哪種檢驗方法？A.符號檢驗B.秩和檢驗C.卡方檢驗D.威爾科克森符號秩檢驗。檢驗統(tǒng)計量的分布已知，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森符號秩檢驗都是基于符號或秩的檢驗，但它們更適用于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。秩和檢驗，這個好像是用于兩個獨立樣本的，但檢驗統(tǒng)計量的分布已知的話，我們可能不需要非參數(shù)檢驗?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，與檢驗統(tǒng)計量的分布無關(guān)。所以，我選擇C.卡方檢驗。8.在進行非參數(shù)檢驗時，如果檢驗統(tǒng)計量的分布未知，那么應(yīng)該選擇哪種檢驗方法？A.符號檢驗B.秩和檢驗C.卡方檢驗D.威爾科克森符號秩檢驗。檢驗統(tǒng)計量的分布未知，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森符號秩檢驗都是基于符號或秩的檢驗，而且它們對分布沒有嚴格的要求。秩和檢驗，這個好像是用于兩個獨立樣本的，但檢驗統(tǒng)計量的分布未知的話，我們可能不需要非參數(shù)檢驗?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，與檢驗統(tǒng)計量的分布無關(guān)。所以，我選擇A.符號檢驗。9.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為名義分類數(shù)據(jù)，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.卡方檢驗C.威爾科克森秩和檢驗D.肯德爾和諧系數(shù)檢驗。名義分類數(shù)據(jù)，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森秩和檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于有序分類數(shù)據(jù)或連續(xù)數(shù)據(jù)?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，非常適合名義分類數(shù)據(jù)?？系聽柡椭C系數(shù)檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的，不適用于名義分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇B.卡方檢驗。10.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，但不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，那么應(yīng)該選擇哪種檢驗方法？A.符號檢驗B.威爾科克森秩和檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。連續(xù)數(shù)據(jù)，非參數(shù)檢驗，而且不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森秩和檢驗都是基于秩的檢驗，而且它們對分布沒有嚴格的要求。卡方檢驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗是用于連續(xù)數(shù)據(jù)的，但它是計算相關(guān)系數(shù)，不是進行檢驗。所以，我選擇B.威爾科克森秩和檢驗。11.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為有序分類數(shù)據(jù)，但不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，那么應(yīng)該選擇哪種檢驗方法？A.符號檢驗B.弗里德曼檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。有序分類數(shù)據(jù)，非參數(shù)檢驗，而且不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，這得用哪個方法呢？符號檢驗和斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。弗里德曼檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗，多用于配對樣本?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于有序分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇B.弗里德曼檢驗。12.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為名義分類數(shù)據(jù)，且樣本量較大，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.卡方檢驗C.威爾科克森秩和檢驗D.肯德爾和諧系數(shù)檢驗。名義分類數(shù)據(jù)，樣本量較大，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森秩和檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于有序分類數(shù)據(jù)或連續(xù)數(shù)據(jù)?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，非常適合名義分類數(shù)據(jù)，尤其是樣本量較大時?？系聽柡椭C系數(shù)檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的，不適用于名義分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇B.卡方檢驗。13.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，且樣本量較小，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.威爾科克森符號秩檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。連續(xù)數(shù)據(jù)，樣本量較小，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森符號秩檢驗都是基于秩的檢驗，而且它們對樣本量大小沒有嚴格的要求。卡方檢驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗是用于連續(xù)數(shù)據(jù)的，但它是計算相關(guān)系數(shù)，不是進行檢驗。所以，我選擇A.符號檢驗。14.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為有序分類數(shù)據(jù)，且樣本量較大，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.弗里德曼檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。有序分類數(shù)據(jù)，樣本量較大，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。弗里德曼檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗，多用于配對樣本。卡方檢驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于有序分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。15.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為名義分類數(shù)據(jù)，且樣本量較小，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.卡方檢驗C.威爾科克森秩和檢驗D.肯德爾和諧系數(shù)檢驗。名義分類數(shù)據(jù)，樣本量較小，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森秩和檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于有序分類數(shù)據(jù)或連續(xù)數(shù)據(jù)?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，非常適合名義分類數(shù)據(jù)，尤其是樣本量較大時。肯德爾和諧系數(shù)檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的，不適用于名義分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇A.符號檢驗。16.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，且樣本量較大，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.威爾科克森秩和檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。連續(xù)數(shù)據(jù)，樣本量較大，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森秩和檢驗都是基于秩的檢驗，而且它們對樣本量大小沒有嚴格的要求?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗是用于連續(xù)數(shù)據(jù)的，但它是計算相關(guān)系數(shù)，不是進行檢驗。所以，我選擇B.威爾科克森秩和檢驗。17.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為有序分類數(shù)據(jù)，且樣本量較小，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.弗里德曼檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。有序分類數(shù)據(jù)，樣本量較小，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。弗里德曼檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗，多用于配對樣本。卡方檢驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于有序分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇A.符號檢驗。18.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為名義分類數(shù)據(jù)，且樣本量較大，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.卡方檢驗C.威爾科克森秩和檢驗D.肯德爾和諧系數(shù)檢驗。名義分類數(shù)據(jù)，樣本量較大，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森秩和檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于有序分類數(shù)據(jù)或連續(xù)數(shù)據(jù)。卡方檢驗是一種基于頻率的檢驗，非常適合名義分類數(shù)據(jù)，尤其是樣本量較大時?？系聽柡椭C系數(shù)檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的，不適用于名義分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇B.卡方檢驗。19.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，且樣本量較小，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.威爾科克森秩和檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。連續(xù)數(shù)據(jù)，樣本量較小，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和威爾科克森秩和檢驗都是基于秩的檢驗，而且它們對樣本量大小沒有嚴格的要求?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗是用于連續(xù)數(shù)據(jù)的，但它是計算相關(guān)系數(shù)，不是進行檢驗。所以，我選擇A.符號檢驗。20.在進行非參數(shù)檢驗時，如果數(shù)據(jù)為有序分類數(shù)據(jù)，且樣本量較大，那么更適合采用什么檢驗方法？A.符號檢驗B.弗里德曼檢驗C.卡方檢驗D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。有序分類數(shù)據(jù)，樣本量較大，非參數(shù)檢驗，這得用哪個方法呢？符號檢驗和斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗都是基于秩的檢驗，但它們更適用于連續(xù)數(shù)據(jù)。弗里德曼檢驗是用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗，多用于配對樣本?？ǚ綑z驗是一種基于頻率的檢驗，不適用于有序分類數(shù)據(jù)。所以，我選擇D.斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗。二、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。）1.請簡述非參數(shù)檢驗的基本原理和適用條件。非參數(shù)檢驗，顧名思義，就是不需要對數(shù)據(jù)的分布做出嚴格假設(shè)的統(tǒng)計檢驗方法。它的基本原理是利用數(shù)據(jù)的秩或者符號來進行檢驗，而不是像參數(shù)檢驗?zāi)菢永脭?shù)據(jù)的均值、方差等參數(shù)。非參數(shù)檢驗的適用條件主要有兩個：一是數(shù)據(jù)不服從參數(shù)檢驗的假設(shè)，比如正態(tài)分布；二是數(shù)據(jù)為名義分類數(shù)據(jù)或有序分類數(shù)據(jù)。非參數(shù)檢驗的優(yōu)點是適用范圍廣，對數(shù)據(jù)的要求低，但缺點是檢驗的效率通常比參數(shù)檢驗低。2.請簡述符號檢驗的基本原理和適用條件。符號檢驗，顧名思義，就是利用數(shù)據(jù)的符號來進行檢驗。它的基本原理是檢驗兩個相關(guān)樣本的中位數(shù)是否存在差異。具體來說，將兩個樣本的對應(yīng)觀測值進行比較，如果第一個樣本的觀測值大于第二個樣本的觀測值，就記為“+”，如果小于就記為“-”，如果相等就記為“0”。然后，統(tǒng)計“+”和“-”的個數(shù)，并根據(jù)它們的分布來檢驗兩個樣本的中位數(shù)是否存在差異。符號檢驗的適用條件主要有兩個：一是數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，二是數(shù)據(jù)不服從參數(shù)檢驗的假設(shè)，比如正態(tài)分布。符號檢驗的優(yōu)點是簡單易行，但缺點是檢驗的效率通常比參數(shù)檢驗低。3.請簡述秩和檢驗的基本原理和適用條件。秩和檢驗，顧名思義，就是利用數(shù)據(jù)的秩來進行檢驗。它的基本原理是檢驗兩個獨立樣本的分布是否存在差異。具體來說，將兩個樣本的觀測值混合在一起，并按照從小到大的順序排列，然后分別計算兩個樣本的秩和，并根據(jù)它們的分布來檢驗兩個樣本的分布是否存在差異。秩和檢驗的適用條件主要有兩個：一是數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，二是數(shù)據(jù)不服從參數(shù)檢驗的假設(shè)，比如正態(tài)分布。秩和檢驗的優(yōu)點是檢驗的效率通常比參數(shù)檢驗高，但缺點是計算相對復雜。4.請簡述卡方檢驗的基本原理和適用條件?？ǚ綑z驗，顧名思義，就是利用卡方分布來進行檢驗。它的基本原理是檢驗兩個或多個樣本的頻率分布是否存在差異。具體來說，將觀測值分為若干個類別，并計算每個類別的觀測頻數(shù)和期望頻數(shù)，然后根據(jù)卡方統(tǒng)計量的分布來檢驗觀測頻數(shù)和期望頻數(shù)是否存在差異。卡方檢驗的適用條件主要有兩個：一是數(shù)據(jù)為名義分類數(shù)據(jù)，二是樣本量較大。卡方檢驗的優(yōu)點是簡單易行，但缺點是要求樣本量較大，且對數(shù)據(jù)的要求較高。5.請簡述斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗的基本原理和適用條件。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗，顧名思義，就是利用斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)來進行檢驗。它的基本原理是檢驗兩個變量之間是否存在單調(diào)關(guān)系。具體來說，將兩個變量的觀測值分別進行等級排列，然后計算它們的等級相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)等級相關(guān)系數(shù)的分布來檢驗兩個變量之間是否存在單調(diào)關(guān)系。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗的適用條件主要有兩個：一是數(shù)據(jù)為連續(xù)數(shù)據(jù)，二是數(shù)據(jù)不服從參數(shù)檢驗的假設(shè)，比如正態(tài)分布。斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗的優(yōu)點是簡單易行，但缺點是檢驗的效率通常比參數(shù)檢驗低。三、論述題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。）1.請詳細論述非參數(shù)檢驗在處理小樣本數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢和局限性。哎呀，小樣本數(shù)據(jù)，這確實是個讓人頭疼的問題。咱們都知道，參數(shù)檢驗通常要求樣本量足夠大，這樣才能保證統(tǒng)計推斷的有效性。但現(xiàn)實往往不盡如人意，有時候咱們就只有那么一小點數(shù)據(jù)，這可咋辦呢？這時候，非參數(shù)檢驗就能派上用場了。非參數(shù)檢驗最大的優(yōu)勢就在于它對樣本量的要求不高，甚至可以處理非常小的樣本。比如，符號檢驗和威爾科克森符號秩檢驗，它們只需要知道數(shù)據(jù)的大小關(guān)系，而不需要知道數(shù)據(jù)的具體數(shù)值，所以即使樣本量很小，也能進行檢驗。再比如，秩和檢驗和克魯斯卡爾-沃利斯檢驗，它們利用的是數(shù)據(jù)的秩，而不是數(shù)據(jù)的具體數(shù)值，所以也適用于小樣本數(shù)據(jù)。此外，非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)分布的要求也比較寬松，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從特定的分布，這對于小樣本數(shù)據(jù)來說尤為重要，因為小樣本數(shù)據(jù)往往難以滿足參數(shù)檢驗的分布假設(shè)。但是，非參數(shù)檢驗也有它的局限性。首先，非參數(shù)檢驗的檢驗效率通常比參數(shù)檢驗低，也就是說，在樣本量相同的情況下，非參數(shù)檢驗犯第一類錯誤的概率通常比參數(shù)檢驗高。這是因為非參數(shù)檢驗沒有充分利用數(shù)據(jù)的全部信息，而參數(shù)檢驗則利用了數(shù)據(jù)的全部信息。其次，非參數(shù)檢驗的計算通常比較復雜，尤其是當樣本量較大時，計算量會非常大。最后，非參數(shù)檢驗的解釋通常也比較困難，因為它們沒有明確的參數(shù)意義，所以很難解釋檢驗結(jié)果的實際意義?？偟膩碚f，非參數(shù)檢驗在處理小樣本數(shù)據(jù)時具有很大的優(yōu)勢，但也有一些局限性，咱們得根據(jù)具體情況來選擇合適的檢驗方法。2.請詳細論述非參數(shù)檢驗在處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢和局限性。非正態(tài)分布數(shù)據(jù)，這可是統(tǒng)計推斷中的一個常見問題。咱們都知道，參數(shù)檢驗通常要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，但現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)往往并不符合這個要求。這時候，非參數(shù)檢驗就能派上用場了。非參數(shù)檢驗最大的優(yōu)勢就在于它對數(shù)據(jù)分布的要求比較寬松，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從特定的分布，這對于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)來說尤為重要。比如，符號檢驗和威爾科克森符號秩檢驗，它們只需要知道數(shù)據(jù)的大小關(guān)系，而不需要知道數(shù)據(jù)的具體數(shù)值，所以即使數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，也能進行檢驗。再比如，秩和檢驗和克魯斯卡爾-沃利斯檢驗，它們利用的是數(shù)據(jù)的秩，而不是數(shù)據(jù)的具體數(shù)值，所以也適用于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。此外，非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)的要求也比較低，可以處理缺失值、異常值等數(shù)據(jù)問題，這對于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)來說也是一個很大的優(yōu)勢。但是，非參數(shù)檢驗也有它的局限性。首先，非參數(shù)檢驗的檢驗效率通常比參數(shù)檢驗低，也就是說，在數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況下，參數(shù)檢驗的檢驗效力通常比非參數(shù)檢驗高。這是因為參數(shù)檢驗利用了數(shù)據(jù)的全部信息，而非參數(shù)檢驗沒有充分利用數(shù)據(jù)的全部信息。其次，非參數(shù)檢驗的計算通常比較復雜，尤其是當樣本量較大時，計算量會非常大。最后，非參數(shù)檢驗的解釋通常也比較困難，因為它們沒有明確的參數(shù)意義，所以很難解釋檢驗結(jié)果的實際意義。總的來說，非參數(shù)檢驗在處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)時具有很大的優(yōu)勢，但也有一些局限性，咱們得根據(jù)具體情況來選擇合適的檢驗方法。3.請結(jié)合實例，詳細論述如何在實際應(yīng)用中選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。在實際應(yīng)用中，選擇合適的非參數(shù)檢驗方法需要考慮多個因素，比如數(shù)據(jù)的類型、樣本量的大小、數(shù)據(jù)分布的情況等。首先，咱們得根據(jù)數(shù)據(jù)的類型來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)是名義分類數(shù)據(jù)，比如性別、顏色等，那么咱們可以選擇卡方檢驗來檢驗兩個或多個樣本的頻率分布是否存在差異。如果數(shù)據(jù)是有序分類數(shù)據(jù)，比如滿意度、等級等，那么咱們可以選擇符號檢驗、威爾科克森符號秩檢驗、弗里德曼檢驗或斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗來檢驗數(shù)據(jù)是否存在差異或關(guān)系。如果數(shù)據(jù)是連續(xù)數(shù)據(jù)，但不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，那么咱們可以選擇秩和檢驗、克魯斯卡爾-沃利斯檢驗或威爾科克森秩和檢驗來檢驗數(shù)據(jù)是否存在差異。其次，咱們得根據(jù)樣本量的大小來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果樣本量很小，那么咱們可以選擇符號檢驗、威爾科克森符號秩檢驗等檢驗效率較高的方法。如果樣本量較大，那么咱們可以選擇秩和檢驗、克魯斯卡爾-沃利斯檢驗等計算相對簡單的方法。最后，咱們還得根據(jù)數(shù)據(jù)分布的情況來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，那么咱們可以直接選擇參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，那么咱們可以選擇非參數(shù)檢驗方法。舉個例子，假設(shè)咱們想比較兩種教學方法對學生的成績是否有影響，咱們收集了30名學生的成績數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。這時候，咱們可以選擇秩和檢驗來比較兩種教學方法對學生成績的影響。再舉個例子，假設(shè)咱們想比較兩種藥物對患者的疼痛緩解效果是否有差異，咱們收集了50名患者的疼痛緩解情況數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是有序分類數(shù)據(jù)。這時候，咱們可以選擇威爾科克森符號秩檢驗來比較兩種藥物對患者的疼痛緩解效果是否有差異。總的來說，選擇合適的非參數(shù)檢驗方法需要綜合考慮多個因素，咱們得根據(jù)具體情況來選擇最合適的檢驗方法。四、案例分析題（本大題共2小題，每小題20分，共40分。）1.假設(shè)某醫(yī)生想比較兩種不同的治療方法對某種疾病的治療效果是否有差異，他收集了20名患者的治療數(shù)據(jù)，并記錄了他們的治療前后癥狀評分。由于樣本量較小，且癥狀評分數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，醫(yī)生決定采用非參數(shù)檢驗方法。請問醫(yī)生應(yīng)該選擇哪種非參數(shù)檢驗方法？并簡要說明理由。這位醫(yī)生，你遇到的情況確實挺典型的。樣本量小，而且癥狀評分數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，這確實得用非參數(shù)檢驗方法。那么，你該選哪個呢？我覺得，威爾科克森符號秩檢驗是個不錯的選擇。為啥呢？首先，這個檢驗是用于配對樣本的，也就是說，它比較的是同一個對象在兩種不同情況下的表現(xiàn)差異，這跟你收集的數(shù)據(jù)情況正好吻合。其次，這個檢驗對數(shù)據(jù)分布的要求不高，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，這跟你說的癥狀評分數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布正好匹配。最后，這個檢驗的計算相對簡單，雖然比符號檢驗復雜一點，但比起其他一些非參數(shù)檢驗來說，還算可以接受。所以，我覺得你選擇威爾科克森符號秩檢驗是挺合適的。具體操作的話，你可以先將每個患者治療前后的癥狀評分進行差值計算，然后對差值的絕對值進行排序，得到秩。接著，分別計算正向差值和負向差值的秩和，然后根據(jù)秩和來檢驗兩種治療方法的治療效果是否有差異。這樣，你就能得到一個比較可靠的結(jié)論了。2.假設(shè)某公司想比較三種不同的廣告策略對產(chǎn)品銷售量的影響是否有差異，他們收集了30天的銷售數(shù)據(jù)，并記錄了每天采用不同廣告策略時的銷售量。由于樣本量較大，且銷售量數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，公司決定采用非參數(shù)檢驗方法。請問公司應(yīng)該選擇哪種非參數(shù)檢驗方法？并簡要說明理由。這位公司的，你們這情況也挺有意思的。樣本量不小，但銷售量數(shù)據(jù)又不服從正態(tài)分布，這非參數(shù)檢驗方法就得用上啦。那你們該選哪個呢？我覺得，克魯斯卡爾-沃利斯檢驗是個不錯的選擇。為啥呢？首先，這個檢驗是用于三個或更多獨立樣本的，也就是說，它比較的是不同組之間的表現(xiàn)差異，這跟你收集的數(shù)據(jù)情況正好吻合。其次，這個檢驗對數(shù)據(jù)分布的要求不高，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，這跟你說的銷售量數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布正好匹配。最后，這個檢驗的計算相對簡單，雖然比弗里德曼檢驗復雜一點，但比起其他一些非參數(shù)檢驗來說，還算可以接受。所以，我覺得你們選擇克魯斯卡爾-沃利斯檢驗是挺合適的。具體操作的話，你可以先將三種廣告策略的銷售量數(shù)據(jù)混合在一起，并按照從小到大的順序排列，然后對每個銷售量進行秩次賦值。接著，分別計算三種廣告策略的秩和，然后根據(jù)秩和來檢驗三種廣告策略對產(chǎn)品銷售量的影響是否有差異。這樣，你們就能得到一個比較可靠的結(jié)論了。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.B解析：當樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布時，參數(shù)檢驗方法如t檢驗或方差分析通常更合適，因為它們能充分利用數(shù)據(jù)的分布信息。然而，題目要求非參數(shù)檢驗，在正態(tài)分布數(shù)據(jù)中，秩和檢驗（如Mann-WhitneyU檢驗）是一種相對穩(wěn)健的選擇，盡管它的效率低于t檢驗。符號檢驗主要關(guān)注數(shù)據(jù)的方向變化，不適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)的比較。2.B解析：小樣本且數(shù)據(jù)不符合參數(shù)檢驗假設(shè)時，非參數(shù)檢驗是必然選擇。秩和檢驗（如Mann-WhitneyU檢驗）適用于比較兩個獨立樣本，當樣本量小且數(shù)據(jù)分布未知或非正態(tài)時，是一種有效的方法。3.B解析：大樣本量的兩個獨立樣本非參數(shù)檢驗中，秩和檢驗（如Mann-WhitneyU檢驗）仍然適用，且在大樣本下表現(xiàn)較好，因為中心極限定理使得秩和的分布趨于正態(tài)。4.D解析：多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗中，克魯斯卡爾-沃利斯檢驗（Kruskal-WallisH檢驗）是擴展的Mann-WhitneyU檢驗，用于比較三個或更多獨立樣本的中位數(shù)是否存在差異。5.C解析：有序分類數(shù)據(jù)的兩個相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗中，弗里德曼檢驗是配對樣本的Wilcoxon符號秩檢驗的擴展，適用于比較多個相關(guān)樣本的有序分類數(shù)據(jù)。6.B解析：多個相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗中，弗里德曼檢驗是配對樣本的Wilcoxon符號秩檢驗的擴展，適用于有序分類數(shù)據(jù)的非參數(shù)檢驗。7.C解析：已知檢驗統(tǒng)計量分布時，通常使用基于該分布的參數(shù)檢驗?？ǚ綑z驗基于卡方分布，適用于頻率數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度檢驗或獨立性檢驗。8.A解析：未知檢驗統(tǒng)計量分布時，非參數(shù)檢驗是選擇。符號檢驗是最簡單的非參數(shù)檢驗之一，適用于比較兩個相關(guān)樣本的中位數(shù)是否存在差異。9.B解析：名義分類數(shù)據(jù)最適合使用卡方檢驗，因為它基于頻率數(shù)據(jù)，可以檢驗兩個或多個類別之間的獨立性或差異。10.B解析：連續(xù)數(shù)據(jù)但不符合參數(shù)檢驗假設(shè)時，威爾科克森秩和檢驗（WilcoxonSigned-RankTest）是配對樣本的t檢驗的非參數(shù)替代，適用于比較兩個相關(guān)樣本的中位數(shù)是否存在差異。11.B解析：有序分類數(shù)據(jù)且不符合參數(shù)檢驗假設(shè)時，弗里德曼檢驗是配對樣本的Wilcoxon符號秩檢驗的擴展，適用于比較多個相關(guān)樣本的有序分類數(shù)據(jù)。12.B解析：名義分類數(shù)據(jù)且樣本量較大時，卡方檢驗是最合適的選擇，因為它基于頻率數(shù)據(jù)，可以檢驗兩個或多個類別之間的獨立性或差異。13.A解析：連續(xù)數(shù)據(jù)且樣本量較小時，符號檢驗是簡單有效的非參數(shù)檢驗，適用于比較兩個相關(guān)樣本的中位數(shù)是否存在差異。14.D解析：有序分類數(shù)據(jù)且樣本量較大時，斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗適用于檢驗兩個變量之間的單調(diào)關(guān)系，是相關(guān)分析的非參數(shù)方法。15.A解析：名義分類數(shù)據(jù)且樣本量較小時，符號檢驗是簡單有效的非參數(shù)檢驗，適用于比較兩個相關(guān)樣本的中位數(shù)是否存在差異。16.B解析：連續(xù)數(shù)據(jù)且樣本量較大時，威爾科克森秩和檢驗（如Mann-WhitneyU檢驗）適用于比較兩個獨立樣本的中位數(shù)是否存在差異。17.A解析：有序分類數(shù)據(jù)且樣本量較小時，符號檢驗是簡單有效的非參數(shù)檢驗，適用于比較兩個相關(guān)樣本的中位數(shù)是否存在差異。18.B解析：名義分類數(shù)據(jù)且樣本量較大時，卡方檢驗是最合適的選擇，因為它基于頻率數(shù)據(jù)，可以檢驗兩個或多個類別之間的獨立性或差異。19.A解析：連續(xù)數(shù)據(jù)且樣本量較小時，符號檢驗是簡單有效的非參數(shù)檢驗，適用于比較兩個相關(guān)樣本的中位數(shù)是否存在差異。20.D解析：有序分類數(shù)據(jù)且樣本量較大時，斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗適用于檢驗兩個變量之間的單調(diào)關(guān)系，是相關(guān)分析的非參數(shù)方法。二、簡答題答案及解析1.非參數(shù)檢驗的基本原理是利用數(shù)據(jù)的秩或符號來進行檢驗，而不依賴于數(shù)據(jù)的特定分布。適用條件主要是數(shù)據(jù)不服從參數(shù)檢驗的假設(shè)（如正態(tài)分布），或者數(shù)據(jù)為名義分類數(shù)據(jù)或有序分類數(shù)據(jù)。非參數(shù)檢驗的優(yōu)勢在于適用范圍廣，對數(shù)據(jù)的要求低，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)的分布，因此可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括小樣本、非正態(tài)分布、缺失值或異常值等。然而，非參數(shù)檢驗的局限性在于檢驗效率通常低于參數(shù)檢驗，因為它們沒有充分利用數(shù)據(jù)的全部信息，尤其是在數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況下。此外，非參數(shù)檢驗的計算通常比較復雜，尤其是當樣本量較大時，計算量會非常大。最后，非參數(shù)檢驗的解釋通常也比較困難，因為它們沒有明確的參數(shù)意義，所以很難解釋檢驗結(jié)果的實際意義。2.非參數(shù)檢驗在處理小樣本數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢在于對樣本量的要求不高，甚至可以處理非常小的樣本。這是因為非參數(shù)檢驗不依賴于數(shù)據(jù)的特定分布，而是利用數(shù)據(jù)的秩或符號來進行檢驗，因此即使樣本量很小，也能進行有效的統(tǒng)計推斷。此外，非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)的要求也比較低，可以處理缺失值、異常值等數(shù)據(jù)問題，這對于小樣本數(shù)據(jù)來說是一個很大的優(yōu)勢，因為小樣本數(shù)據(jù)往往難以滿足參數(shù)檢驗的分布假設(shè)。然而，非參數(shù)檢驗在處理小樣本數(shù)據(jù)時的局限性在于檢驗效率通常比參數(shù)檢驗低，也就是說，在樣本量相同的情況下，非參數(shù)檢驗犯第一類錯誤的概率通常比參數(shù)檢驗高。這是因為非參數(shù)檢驗沒有充分利用數(shù)據(jù)的全部信息，而參數(shù)檢驗則利用了數(shù)據(jù)的全部信息。此外，非參數(shù)檢驗的計算通常比較復雜，尤其是當樣本量較小且需要手工計算時，計算量會比較大。最后，非參數(shù)檢驗的解釋通常也比較困難，因為它們沒有明確的參數(shù)意義，所以很難解釋檢驗結(jié)果的實際意義。3.非參數(shù)檢驗在處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢在于對數(shù)據(jù)分布的要求比較寬松，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從特定的分布。這對于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)來說尤為重要，因為非正態(tài)分布數(shù)據(jù)往往難以滿足參數(shù)檢驗的分布假設(shè)。非參數(shù)檢驗可以通過利用數(shù)據(jù)的秩或符號來進行檢驗，從而避免了分布假設(shè)的問題，因此可以有效地處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。此外，非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)的要求也比較低，可以處理缺失值、異常值等數(shù)據(jù)問題，這對于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)來說也是一個很大的優(yōu)勢，因為非正態(tài)分布數(shù)據(jù)往往更容易出現(xiàn)這些數(shù)據(jù)問題。然而，非參數(shù)檢驗在處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)時的局限性在于檢驗效率通常比參數(shù)檢驗低，也就是說，在數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況下，參數(shù)檢驗的檢驗效力通常比非參數(shù)檢驗高。這是因為參數(shù)檢驗利用了數(shù)據(jù)的全部信息，而非參數(shù)檢驗沒有充分利用數(shù)據(jù)的全部信息。此外，非參數(shù)檢驗的計算通常比較復雜，尤其是當樣本量較大時，計算量會非常大。最后，非參數(shù)檢驗的解釋通常也比較困難，因為它們沒有明確的參數(shù)意義，所以很難解釋檢驗結(jié)果的實際意義。4.在實際應(yīng)用中選擇合適的非參數(shù)檢驗方法需要考慮多個因素。首先，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的類型來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)是名義分類數(shù)據(jù)，可以選擇卡方檢驗來檢驗兩個或多個樣本的頻率分布是否存在差異。如果數(shù)據(jù)是有序分類數(shù)據(jù)，可以選擇符號檢驗、威爾科克森符號秩檢驗、弗里德曼檢驗或斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗來檢驗數(shù)據(jù)是否存在差異或關(guān)系。如果數(shù)據(jù)是連續(xù)數(shù)據(jù)，但不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，可以選擇秩和檢驗、克魯斯卡爾-沃利斯檢驗或威爾科克森秩和檢驗來檢驗數(shù)據(jù)是否存在差異。其次，需要根據(jù)樣本量的大小來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果樣本量很小，可以選擇符號檢驗、威爾科克森符號秩檢驗等檢驗效率較高的方法。如果樣本量較大，可以選擇秩和檢驗、克魯斯卡爾-沃利斯檢驗等計算相對簡單的方法。最后，需要根據(jù)數(shù)據(jù)分布的情況來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以直接選擇參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，可以選擇非參數(shù)檢驗方法。選擇合適的非參數(shù)檢驗方法需要綜合考慮多個因素，根據(jù)具體情況來選擇最合適的檢驗方法。5.在實際應(yīng)用中選擇合適的非參數(shù)檢驗方法需要考慮多個因素。首先，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的類型來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)是名義分類數(shù)據(jù)，可以選擇卡方檢驗來檢驗兩個或多個樣本的頻率分布是否存在差異。如果數(shù)據(jù)是有序分類數(shù)據(jù)，可以選擇符號檢驗、威爾科克森符號秩檢驗、弗里德曼檢驗或斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗來檢驗數(shù)據(jù)是否存在差異或關(guān)系。如果數(shù)據(jù)是連續(xù)數(shù)據(jù)，但不符合參數(shù)檢驗的假設(shè)，可以選擇秩和檢驗、克魯斯卡爾-沃利斯檢驗或威爾科克森秩和檢驗來檢驗數(shù)據(jù)是否存在差異。其次，需要根據(jù)樣本量的大小來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果樣本量很小，可以選擇符號檢驗、威爾科克森符號秩檢驗等檢驗效率較高的方法。如果樣本量較大，可以選擇秩和檢驗、克魯斯卡爾-沃利斯檢驗等計算相對簡單的方法。最后，需要根據(jù)數(shù)據(jù)分布的情況來選擇合適的非參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以直接選擇參數(shù)檢驗方法。如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，可以選擇非參數(shù)檢驗方法。選擇合適的非參數(shù)檢驗方法需要綜合考慮多個因素，根據(jù)具體情況來選擇最合適的檢驗方法。三、論述題答案及解析1.非參數(shù)檢驗在處理小樣本數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢在于對樣本量的要求不高，甚至可以處理非常小的樣本。這是因為非參數(shù)檢驗不依賴于數(shù)據(jù)的特定分布，而是利用數(shù)據(jù)的秩或符號來進行檢驗，因此即使樣本量很小，也能進行有效的統(tǒng)計推斷。此外，非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)的要求也比較低，可以處理缺失值、異常值等數(shù)據(jù)問題，這對于小樣本數(shù)據(jù)來說是一個很大的優(yōu)勢，因為小樣本數(shù)據(jù)往往難以滿足參數(shù)檢驗的分布假設(shè)。然而，非參數(shù)檢驗在處理小樣本數(shù)據(jù)時的局限性在于檢驗效率通常比參數(shù)檢驗低，也就是說，在樣本量相同的情況下，非參數(shù)檢驗犯第一類錯誤的概率通常比參數(shù)檢驗高。這是因為非參數(shù)檢驗沒有充分利用數(shù)據(jù)的全部信息，而參數(shù)檢驗則利用了數(shù)據(jù)的全部信息。此外，非參數(shù)檢驗的計算通常比較復雜，尤其是當樣本量較小且需要手工計算時，計算量會比較大。最后，非參數(shù)檢驗的解釋通常也比較困難，因為它們沒有明確的參數(shù)意義，所以很難解釋檢驗結(jié)果的實際意義。2.非參數(shù)檢驗在處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢在于對數(shù)據(jù)分布的要求比較寬松，不需要假設(shè)數(shù)據(jù)服從特定的分布。這對于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)來說尤為重要，因為非正態(tài)分布數(shù)據(jù)往往難以滿足參數(shù)檢驗的分布假設(shè)。非參數(shù)檢驗可以通過利用數(shù)據(jù)的秩或符號來進行檢驗，從而避免了分布假設(shè)的問題，因此可以有效地處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。此外，非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)的要求也比較低，可以處理缺失值、異常值等數(shù)據(jù)問題，這對于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)來說也是一個很大的優(yōu)勢，因為非正態(tài)分布數(shù)據(jù)往往更容易出現(xiàn)這些數(shù)據(jù)問題。然而，非參數(shù)檢驗在處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)時的局限性在于檢驗效率通常比參數(shù)檢驗低，也就是說，在數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況下，參數(shù)檢驗的檢驗效力通常比非參數(shù)檢驗高。這是因為參數(shù)檢驗利用了數(shù)據(jù)的全部信息，而非參數(shù)檢驗沒有充分利用數(shù)據(jù)的全部信息。此外，非