一、wilcoxon符號秩和檢驗的ho假設為
wilcoxon符號秩和檢驗是一種非參數檢驗方法，一般用於比較兩個相關樣本或無序樣本的中位數是否相等。其零假設（Ho）為：兩個樣本的中位數相等。
二、wilcoxon符號秩檢驗例題
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("無法拒絕零假設，兩個樣本的中位數沒有顯著差異")
else:
print("拒絕零假設，兩個樣本的中位數有顯著差異")
以上例子中，給出了示例數據，用wilcoxon函數對兩個樣本進行了符號秩和檢驗，並根據p值的大小判斷是否拒絕零假設。
三、wilcoxon秩和檢驗p值
wilcoxon秩和檢驗返回的p值表示兩個樣本的中位數相等的概率。如果p值越小，說明兩個樣本的中位數差異越顯著。
四、wilcoxon秩和檢驗z值
在wilcoxon秩和檢驗中，z值用於判斷樣本在中位數兩側出現的符號秩和的大小，以及用於計算p值。z值越大，說明兩個樣本的中位數差異越顯著。
五、wilcoxon秩和檢驗例題
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值為：", stat)
print("p值為：", p)
以上例子中，給出了示例數據，用wilcoxon函數對兩個樣本進行了符號秩和檢驗，並輸出了z值和p值。
六、wilcoxon符號秩檢驗
wilcoxon符號秩檢驗是wilcoxon秩和檢驗的一種簡化形式，用於比較兩個相關樣本或無序樣本的中位數是否相等。其檢驗統計量是兩個樣本中差異符號秩和的絕對值，顯著性水平由p值決定。
七、wilcoxon秩和檢驗選取
wilcoxon秩和檢驗通常用於以下情況：
- 樣本參數未知，且兩個樣本中位數相等或相差不大。
- 樣本的數據分布不滿足正態性假設。
- 樣本大小較小，但符合樣本隨機和獨立性假設。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/243568.html
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