一、wilcoxon符号秩和检验的ho假设为
wilcoxon符号秩和检验是一种非参数检验方法，一般用于比较两个相关样本或无序样本的中位数是否相等。其零假设（Ho）为：两个样本的中位数相等。
二、wilcoxon符号秩检验例题
import numpy as np
from scipy.stats import wilcoxon
data1 = np.array([3, 6, 7, 8, 9])
data2 = np.array([4, 7, 8, 9, 10])
stat, p = wilcoxon(data1, data2)
if p > 0.05:
print("无法拒绝零假设，两个样本的中位数没有显著差异")
else:
print("拒绝零假设，两个样本的中位数有显著差异")
以上例子中，给出了示例数据，用wilcoxon函数对两个样本进行了符号秩和检验，并根据p值的大小判断是否拒绝零假设。
三、wilcoxon秩和检验p值
wilcoxon秩和检验返回的p值表示两个样本的中位数相等的概率。如果p值越小，说明两个样本的中位数差异越显著。
四、wilcoxon秩和检验z值
在wilcoxon秩和检验中，z值用于判断样本在中位数两侧出现的符号秩和的大小，以及用于计算p值。z值越大，说明两个样本的中位数差异越显著。
五、wilcoxon秩和检验例题
import numpy as np
from scipy.stats import wilcoxon
data1 = np.array([3, 6, 7, 8, 9])
data2 = np.array([4, 7, 8, 9, 10])
stat, p = wilcoxon(data1, data2)
print("z值为：", stat)
print("p值为：", p)
以上例子中，给出了示例数据，用wilcoxon函数对两个样本进行了符号秩和检验，并输出了z值和p值。
六、wilcoxon符号秩检验
wilcoxon符号秩检验是wilcoxon秩和检验的一种简化形式，用于比较两个相关样本或无序样本的中位数是否相等。其检验统计量是两个样本中差异符号秩和的绝对值，显著性水平由p值决定。
七、wilcoxon秩和检验选取
wilcoxon秩和检验通常用于以下情况：
- 样本参数未知，且两个样本中位数相等或相差不大。
- 样本的数据分布不满足正态性假设。
- 样本大小较小，但符合样本随机和独立性假设。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/243568.html
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