引數檢驗（parameter test）全稱引數假設檢驗，是指對引數平均值、方差進行的統計檢驗。引數檢驗是推斷統計的重要組成部分。當總體分布已知（如總體為正態分佈），根據樣本資料對總體分布的統計引數進行推斷。
非引數檢驗(nonparametric tests)是統計分析方法的重要組成部分，它與引數檢驗共同構成統計推斷的基本內容。非引數檢驗是在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本資料對總體分布形態等進行推斷的方法。由於非引數檢驗方法在推斷過程中不涉及有關總體分布的引數，因而得名為「非引數」檢驗。
引數檢驗：假定資料服從某分布（一般為正態分佈），通過樣本引數的估計量對總體引數進行檢驗，比如t檢驗、u檢驗、方差分析。
非引數檢驗：不需要假定總體分布形式，直接對資料的分布進行檢驗。由於不涉及總體分布的引數，故名「非引數」檢驗。比如，卡方檢驗。
引數檢驗的集中趨勢的衡量為均值，而非引數檢驗為中位數。
引數檢驗需要關於總體分布的資訊；非引數檢驗不需要關於總體的資訊。
引數檢驗只適用於變數，而非引數檢驗同時適用於變數和屬性。
引數檢驗用pearson相關係數，非引數檢驗用spearman秩相關。
Python KS檢驗以及其餘非引數檢驗的實現
4 其餘的非引數檢驗 5 參考 定義 檢驗乙個分布f x 與理論分布g x 比如正態分佈 是否一致，或兩個觀測值分布是否有顯著差異的檢驗方法 根據定義，ks檢驗可以分為兩大類 對應的原假設和備擇假設分別為 第一種 h0 指定數列服從特定分布 h1 指定數列不服從特定分布 第二種 h0 兩個數列分布一...
提高非引數檢驗功效的潛在方法
有 見參考資料 指出，某些小樣本情況下kolmogorov smirnov檢驗可能優於wilcoxon檢驗。嚴格來說，wilcoxon檢驗和ks檢驗的功效對比需多次重複模擬進行評估，此處不再贅述 見參考資料的 本文僅以乙個簡單的典型示例呈現。筆者根據wilcoxon的特點和ks檢驗的優勢 對分布敏感...
R語言與非引數檢驗之單樣本位置檢驗
學習筆記 學習書目 統計學 從資料到結論 吳喜之 很多檢驗都假定了總體的背景分布，但也有些檢驗沒有假定總體分布的具體形式，這些檢驗多根據資料觀測值的相對大小建立檢驗統計量，然後找到在零假設下這些統計量的分布，並且看這些統計量的資料實現是否在零假設下屬於小概率事件。這種和資料本身的總體分布無關的檢驗稱...