蛋同学2020-06-18 17:06:16
蛋同学排序的数列，为什么不使用参数检验呢？如1-100个整数，按序列排列，完全有均值50.5，方差也能算出来。完全不懂
回答（1）
Vicky2020-06-18 17:07:06
Vicky同学你好，
参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
如下图所示例子，是检验10个公司sharp ratio和expense ratio排序后，X和Y是排序值，我们不知道这些排序值的分布特征，也就是均值和方差这类数据，若要研究这两个排序值的相关关系，此时用到的是非参数检验。
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不过，我仍然不理解。1-10，排个序号，是有方差与均值的，如何不能使用参数测试呢？
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请看截图中的Sharpe ratio，0.65、0.8、,,,、0.64，这组数字，经过人为的处理得到了X rank这列数字，同理，将Expense Ratio处理得到Y rank这列数字，下一步研究的是X 和Y这两组的相关关系，此时，我们不能十分的确定X和Y这类排序数字的分布是服从正太分布的，所以使用正太分布对于研究来说，是不确定的态度，所以此时依靠非参数检验。其实非参数检验并不是指没有参数，而是无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
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整数1-100，排个序号从小到大，整个数组是有方差与均值的，如何不能使用参数测试呢？
请以本例来说。附图的那个例子看不懂，也不想看。
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排序是一个等间隔的数列，例如1、2、3...99、100这样的，但是我们研究的不是排序这个简单的等差数列，而可能是：1可能对应的是8.8，2对应的15.8，3对应的97...一直下去，每一个数列值代表一个特殊的值，不可能根据排序来精准的预测这些特殊值得分布特点。
比如说，你把中国女排的人拉出来，按从低到高12345....排好，顺序这组数据有方差和均值，但是1出现1次，2出现1次，每个顺序值都出现一次，怎么用参数检验研究，不服从正太分布呀。
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终于明白了，谢谢老师！
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不客气哦加油~
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