非参数统计中多样本数据位置比较问题的讨论非参数统计中多样本数据位置比较问题的讨论 【摘要】本文介绍了几种常见的多样本检验方法，集中分析了各种方法的适用范围及优势。其次介绍了非参数统计中对多组数据位置进行比较的各种检验方法，然后通过一个实证――对“中部崛起”战略的思考来进行分析，直观地展现不同方法的差异及适用条件，运用非参数方法找出中部六省进展情况的差异性，从而为战略提出具有参考意义的建议。 【关键词】非参数统计 多样本 位置参数 中部崛起 一、引言 非参数估量方法又称分布自由检验，不涉及总体参数或不依赖于对总体分布的严格假定的推断方法称为非参数方法。非参数统计常用于以下 4 种情形：第 1 种情形是待分析资料不满足参数检验所要求的假定，因而无法应用参数检验；第 2 种情形是资料仅由一些等级构成，因而不能应用参数检验；第 3 种情形是所提的问题中并不包含总体参数，这时也适宜采纳非参数方法；第 4 种情形是当急需要迅速得出结果时采纳的简易方法。非参数统计方法在对总体分布一无所知的情况下，也能很容易而又很可靠地获得结论。在解决多组独立数据位置比较的问题时，总体分布条件一般都难以满足，则不宜选用参数统计方法，而不依赖于对总体分布严格假定的非参数估量方法是解决这类问题的恰当手段和工具。 基于此，本文首先说明了非参数统计方法相比参数统计方法的优势及其适用性；其次介绍了非参数统计中对多组数据位置进行比较的各种检验方法；然后通过一个实证――对“中部崛起”战略的思考来进行分析，直观地展现不同方法的差异及适用条件，运用非参数方法找出中部六省进展情况的差异性，从而为战略提出具有参考意义的建议。 二、非参数统计的适用性及优势 参数方法对数据要求较多，前提条件不仅要各组观测值的总体符合正态分布，它们的方差也是同性质的。而非参数统计方法则不同，讨论的出发点是假定讨论总体的理论分布是未知的，是一个待检验的假设，实际应用中这种问题是非常普遍，即面对一大堆试验所得数据，它们服从何种分布往往是不知道的，因此减少了实际应用中对假设条件的依赖，进而使得对多样本数据问题的讨论更加客观，不受样本分布形式的限制。 非参数统计应用优势集中体现于以下几个方面：（1）可以减少模型偏差；（2）具有稳健性；（3）适用范围广；（4）简单易操作。 因此在以此构造的合理模型中，参数统计方法往往对设定的模型有更多的针对性，一旦模型改变...
