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Permutation检验(置换检验)

image-20220309155933839

假设检验 vs Permutation检验

  • 假设检验:构造一个统计量,得到这个统计量在零假设为真时的抽样分布,然后把样本统计量的观测值与抽样分布进行比较,进行统计推断
  • Permutation test: 使我们可以得到对任意统计量在零假设为真时的抽样分布,从而进行统计推断

Permutation检验举例:

image-20220309160422633

H~0~: 男性睡眠时长的中位数与女性睡眠时长的中位数没有差异(换言之,睡眠时长的数据来自同一个总体)

对下列过程重复1000次:

  1. 把20个数字随机分配给Sleep_male(n=10)和Sleep_female(n=10)
  2. 计算Sleep_male与Sleep_female的中位数
  3. 计算并保存median(M)-median(F)

image-20220309160844495

实时效果反馈

1. 关于Permutation检验,正确的说法是:

A Permutation检验与普通的假设检验没有区别

B Permutation检验可以得到对任意统计量在零假设为真时的抽样分布

C Permutation检验的零假设是多组数据来自不同的总体

D 以上说法均不正确

答案

1=>B

非参数Bootstrap方法 SciPy实现有符号秩和检验

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