非参数统计课程实验报告

非参数统计课程实验报告

姓名：樊凡

学号：20082461

成绩：

指导老师：徐建文

Wilcoxon 秩检验方法及其应用

【内容提要】

本实验要求掌握Wilcoxon 秩检验方法和步骤：掌握对两独立样本数据的秩和检验方法；理解Wilcoxon 秩检验方法的基本原理；在R软件环境下编写相关程序；本文用实际例子说明Wilcoxon 方法的具体步骤。

【Wilcoxon 秩检验方法定义】

威尔科克森符号秩检验是由威尔科克森（F·Wilcoxon）于1945年提出的。该方法是在成对观测数据的符号检验基础上发展起来的，比传统的单独用正负号的检验更加有效。它适用于T 检验中的成对比较，但并不要求成对数据之差di服从正态分布，只要求对称分布即可。检验成对观测数据之差是否来自均值为0的总体（产生数据的总体是否具有相同的均值）。

【Wilcoxon 秩检验方法步骤】

正负符号检验和威尔科克森符号秩检验，都可看作是就成对观察值而进行的参数方式的T检验的代用品，非参数检验具有无需对总体分布作假定的优点，而就成对观察值作的参数方式的T检验，必须假定有关的差别总体服从正态分布。

该方法具体步骤如下：

第一步：求出成对观测数据的差di，并将di的绝对值按大小顺序编上等级（曼-惠特尼U检验）。

第二步：等级编号完成以后恢复正负号，分别求出正等级之和T+和负等级之和T-，选择T+和T-中较小的一个作为威尔科克森检验统计量T。

第三步；作出判断。

根据显著性水平α查附表，得到临界值Tα，若T＜Tα，则拒绝原假设H0。当观测值不少于20对时，统计量T的均值和方差分别为：

(n为成对观测的个数)

(近似服从标准正态分布)

若Z＜-Zα(单侧)或Z＜-Zα/2(双侧)，则拒绝H0。【实验环境】

Windows XP；R软件

【实验方案设计】

（1）为研究我国上市公司公报对股价是否有显著影响。现从上海证券交易所的上市公司随机抽取10家，观察其2011年

年终财务报告公布前后三日的平均股价

（2） 结果如下表：

2011

年财务公告公布前后三日平均股价

设Xi 和Yi 分别为公布前后的第i 组观察值，对i=1,2...10.计算各观察值对的偏差Di=Xi-Yi; 求偏差的绝对值|Di|=|Xi-Yi|;按偏差绝对值大小顺序排列，考虑各偏差的符号，利用R 软件的求出偏差|Di|的秩，如下表所示：

（3） 令W +为0i i X Y ->的i i X Y -的秩的和，而W -为0i i X Y -<的i i X Y -的秩

的和，则1

()n

i i i i T R X Y ψ+

+==>∑ ，1

()n

i i i i T R X Y ψ+-==<∑

【参考文献】

[1]Efron.B.Bootstrap Methods:Another look at the Jackknife[J].Ann.Statist,1979,7(1):1-26

[2]施锡铨.关于Bootstrap的回顾[J].应用概率统

计,1987,3(2):167-177

【附录】

非参数统计题目及答案

1．人们在研究肺病患者的生理性质时发现，患者的肺活量与他早在儿童时期是否接受过某种治疗有关，观察3组病人，第一组早在儿童时期接受过肺部辐射，第二组接受过胸外科手术，第三组没有治疗过，现观察到其肺活量占其正常值的百分比如下： 这一经验是否可靠。 解： H 0：θ2≤θ1≤θ 3 H 1 :至少有一个不等式成立 可得到 N=15 由统计量H= ) 112 +N N （∑=K i i N R 1i 2 -3(N+1)=）（1151512+(32×6.4+29×5.8+59×11.8)-3×(15+1)=5.46 查表（5,5,5）在P(H ≥4.56)=0.100 P(H ≥5.66)=0.0509 即P （H ≥5.46）﹥0.05 故取α=0.05， P ﹥α ，故接受零假设即这一检验可靠。

2.关于生产计算机公司在一年中的生产力的改进（度量为从0到100）与它们在过去三年中在智力投资（度量为：低，中等，高）之间的关系的研究结果列在下表中： 值等等及你的结果。（利用Jonkheere-Terpstra 检验） 解： H 0：M 低=M 中=M 高 H 1：M 低﹤M 中﹤M 高 U 12=0+9+2+8+10+9+10+2+10+10+8+0.5+3=82.5 U 13=10×8=80 U 23=12+9+12+12+12+11+12+11=89 J= ∑≤j ij U i =82.5+80+89=251.5 大样本近似 Z= []72 )32()324 1 2 1i 22 2∑ ∑==+-+--k i i i k i n n N N n N J （）（～N （0,1） 求得 Z=3.956 Ф(3.956)=0.9451 取α=0.05 ， P >α， 故接受原假设，认为智力投资对改进生产力有帮助。

非参数统计实验报告 南邮

实验报告 （ 2012 / 2013学年第一学期） 课程名称非参数统计 实验名称1、数据的描述性统计 2、中心位置的检验问题 3、多样本问题和区组设计问题的比较 4、相关分析 实验时间2012 年10 月15-22 日 学生姓名班级学号 学院(系) 通达学院专业统计学

实验一 一、实验题目 某航空公司为了解旅客对公司服务态度的满意程度，对50名旅客作调查，要求他们写出对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度，满意程度评分从0到100.分数越大，满意程度越高。下表是收集到得数据。 50名旅客对乘机服务、机上服务和到达机场服务的满意程度的评分 乘机服务机上服务到达机场服务乘机服务机上服务到达机场服务 71 49 58 72 76 37 84 53 63 71 25 74 84 74 37 69 47 16 87 66 49 90 56 23 72 59 79 84 28 62 72 37 86 86 37 59 72 57 40 70 38 54 63 48 78 86 72 72 84 60 29 87 51 57 90 62 66 77 90 51 72 56 55 71 36 55 94 60 52 75 53 92 84 42 66 74 59 82 85 56 64 76 51 54 88 55 52 95 66 52 74 70 51 89 66 62 71 45 68 85 57 67 88 49 42 65 42 68 90 27 67 82 37 54 85 89 46 82 60 56 79 59 41 89 80 64 72 60 45 74 47 63 88 36 47 82 49 91 77 60 75 90 76 70 64 43 61 78 52 72 1、对50名旅客关于乘机服务的满意程度数据作描述性统计分析； 2、对50名旅客关于机上服务的满意程度数据作描述性统计分析； 3、对50名旅客关于到达机场服务的满意程度数据作描述性统计分析； 4、对50名旅客关于这三个方面服务的满意程度数据作一个综合比较的描述性 统计分析。 二、实验步骤 1、乘机服务 1）、直方图

算法实验报告

华北电力大学 实验报告| | 实验名称算法设计与分析综合实验 课程名称算法设计与分析 | | 专业班级软件12 学生姓名： 学号：成绩： 指导教师：胡朝举实验日期：

实验一分治策略—归并排序 一、实验要求 （1）编写一个模板函数：template ，MergeSort(T *a, int n); 以及相应的一系列函数，采用分治策略，对任意具有:bool operator<(const T&x,const T&y);比较运算符的类型进行排序。 （2）与STL库中的函数std::sort(..)进行运行时间上的比较，给出比较结果,如：动态生成100万个随机生成的附点数序列的排序列问题, 给出所用的时间比较。 二、实验代码 #include <> #include <> #include <> #include <> #define MAX 50 typedef struct { int arr[MAX+1]; int length; }SortArr; SortArr *CreateSortArr() { int i = 0; char buf[4*MAX] = ""; char *ptr = NULL; SortArr *sortArr = (SortArr *)malloc(sizeof(SortArr)); memset(sortArr, 0, sizeof(SortArr)); printf("请输入待排序数据，以逗号分隔，以分号结束\n" "input:"); scanf("%s", buf); ptr = buf; sortArr->arr[i] = 0; i = 1; while(*ptr != ';') { sortArr->arr[i] = atoi(ptr); i++; ptr = strstr(ptr, ","); if(!ptr) { break; } ptr++; } sortArr->length = (i - 1); return sortArr; } int merge(int arr[], int p, int q, int r) { int i = 0; int j = 0; int k = 0; int n1 = 0; int n2 = 0; int *leftArr = NULL; int *rightArr = NULL; n1 = q - p + 1; n2 = r - q;

医学统计学总复习练习题(含答案)

医学统计学总复习练习题(含答案)

一、最佳选择题 1．卫生统计工作的步骤为 C A.统计研究调查、搜集资料、整理资料、分析资料 B.统计资料收集、整理资料、统计描述、统计推断 C.统计研究设计、搜集资料、整理资料、分析资料 D.统计研究调查、统计描述、统计推断、统计图表 E.统计研究设计、统计描述、统计推断、统计图表 2．统计分析的主要内容有 D A.统计描述和统计学检验 B.区间估计与假设检验 C.统计图表和统计报告 D.统计描述和统计推断 E.统计描述和统计图表 3．统计资料的类型包括E A.频数分布资料和等级分类资料 B.多项分类资料和二项分类资料 C.正态分布资料和频数分布资料 D.数值变量资料和等级资料 E.数值变量资料和分类变量资料 4．抽样误差是指 B A.不同样本指标之间的差别 B.样本指标与总体指标之间由于抽样产生的差别 C.样本中每个体之间的差别 D.由于抽样产生的观测值之间的差别 E.测量误差与过失误差的总称 5.统计学中所说的总体是指 B A.任意想象的研究对象的全体 B.根据研究目的确定的研究对象的全体 C.根据地区划分的研究对象的全体 D.根据时间划分的研究对象的全体 E.根据人群划分的研究对象的全体 6．描述一组偏态分布资料的变异度，宜用 D A.全距 B.标准差 C.变异系数 D.四分位数间距 E.方差7．用均数与标准差可全面描述其资料分布特点的是 C A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布和近似正态分布 D.对称分布 E.任何分布 8．比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用 A A.变异系数 B.方差 C.极差 D.标准差 E.四分位数间距 9．频数分布的两个重要特征是 C A.统计量与参数 B.样本均数与总体均数 C.集中趋势与离散趋势 D.样本标准差与总体标准差 E.样本与总体 10．正态分布的特点有 B A.算术均数=几何均数 B.算术均数=中位数 C.几何均数=中位数 D.算术均数=几何均数=中位数 E.以上都没有

算法实验报告

贵州大学计算机科学与技术学院 计算机科学与技术系上机实验报告 课程名称：算法设计与分析班级：软件101 实验日期：2012-10-23 姓名：学号：指导教师： 实验序号：一实验成绩： 一、实验名称 分治算法实验- 棋盘覆盖问题 二、实验目的及要求 1、熟悉递归算法编写； 2、理解分治算法的特点； 3、掌握分治算法的基本结构。 三、实验环境 Visual C++ 四、实验内容 根据教材上分析的棋盘覆盖问题的求解思路，进行验证性实验； 要求完成棋盘覆盖问题的输入、分治求解、输出。有余力的同学尝试消去递归求解。 五、算法描述及实验步骤 分治算法原理： 分治算法将大的分解成形状结构相同的子问题，并且不断递归地分解，直到子问题规模小到可以直接求解。 棋盘覆盖问题描述： 在一个2k x 2k个方格组成的棋盘中恰有一个方格与其他的不同称为特殊方格，想要求利用四种L型骨牌（每个骨牌可覆盖三个方格）不相互重叠覆盖的将除了特殊方格外的其他方格覆盖。

实验步骤： 1、定义用于输入和输出的数据结构； 2、完成分治算法的编写； 3、测试记录结构； 4、有余力的同学尝试不改变输入输出结构，将递归消除，并说明能否不用栈，直接消除递归，为什么？ 六、调试过程及实验结果 详细记录程序在调试过程中出现的问题及解决方法。 记录程序执行的结果。

七、总结 对上机实践结果进行分析，问题回答，上机的心得体会及改进意见。 通过对本实验的学习，对分治算法有了进一步的认识，对棋盘覆盖问题和其他分治问题进行了对比。 八、附录 源程序（核心代码）清单或使用说明书，可另附纸 ① #include #include using namespace std; int board[100][100],tile=1; void chessboard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size)//tr 棋盘左上角方格的行号，tc棋盘左上角方格的列号。dr特殊方格所在的行号。dc特殊方格所在的列号。size棋盘的大小2^k. { int s; if(size==1) return ; int t=tile++; s=size/2; //覆盖左上角棋盘 if(dr=tc+s) chessboard(tr,tc+s,dr,dc,s); else { board[tr+s-1][tc+s]=t; chessboard(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s); } ② //覆盖左下角子棋盘 if(dr>=tr+s&&dc=tr+s&&dc>=tc+s) chessboard(tr+s,tc+s,dr,dc,s); else { board[tr+s][tc+s]=t; chessboard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s); } } int main() { int k,tr,tc,size,i,j; cin>>k>>tr>>tc; size=pow(2,k); chessboard(0,0,tr,tc,size); for(i=0;i

非参数统计

中国海洋大学本科生课程大纲 课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修 一、课程介绍 1.课程描述： 非参数统计是数理统计学的一个分支，它是针对参数统计而言的。所谓参数统计，简 单地说就是建立在总体具有明确分布形式，通常多为正态分布形式的假定基础之上，所建立 的统计理论和统计方法。而非参数统计是在不假定总体分布形式或在较弱条件下，例如总体 分布形式完全未知或分布形式是对称的，诸如这样一些宽泛条件下，尽量从数据本身获 得的信息，建立对总体相关统计特征进行分析和推断的理论、方法。 2.设计思路： 本课程是在已学数理统计基础上，通过非参数统计的学习，引导数学专业学生进一步增强对一般总体分析、推断的能力并加深对相关理论和方法的理解。 课程内容着重于基本知识点的理解，避免难度较大或较长定理的证明。目的是使学生对理论有一个基本的理解和在应用能力上的提高。课程内容包括以下四个方面： (1).非参数统计的基本概念：非参数统计方法的主要特点，次序统计量及其分布，U统计量， 秩统计量的概念，一些统计量的近似分布。 (2).非参数估计的方法：总体分位数的估计，对称中心的估计，位置差的估计。 (3).非参数检验的方法：总体p分位数的检验，总体均值检验，两样本的比较，随机性与 独立性检验，多总体的比较。 - 1 -

(4).总体分布类型的估计与检验：分布函数的估计与检验，概率密度估计。 3. 课程与其他课程的关系： 先修课程：《概率论》，《数理统计》，《多元统计分析》；并行课程：《应用回归分析》；后置课程：《统计软件》。 非参数统计是应用数学专业、信息与计算科学专业的选修课程，但对于今后从事统计研究和统计应用工作的学生来讲可以作为专业必修课学习。 二、课程目标 非参数统计具有应用性广，稳健性好等特点。通过本课程学习，要求学生了解或理解非参数统计的一些基本理论和方法，注重利用理论和方法、借助计算机解决问题的能力。开课学期结束时，要求学生能够做到： (1)理解非参数统计方法的主要特点及与参数统计方法的区别。掌握次序统计量及其分布；理解并掌握U统计量秩统计量的概念；理解一些常用统计量的近似分布。重点是次序统计量及其分布； U统计量构造，秩统计量； (2)掌握总体分位数估计、对称中心的估计、位置差估计的方法。 (3)理解各种检验的基本思想，掌握检验的一般步骤，掌握检验统计及其拒绝域。难点在于检验统计量的选取及概率分布。 (4)理解分布函数估计及检验的基步骤和过程。 (5)为更深入学习非参数统计学理论打下初步的基础。也为学习专业统计软件的作好准备。 三、学习要求 要完成所有的课程任务，学生必须： （1）按时上课,认真听讲，认真完成作业。其中有一些作业需要学生自编程序用机器完成。（2）按时完成并按时提交书面形式的作业。延期提交作业需要得到任课教师的许可。 （3）完成一定量的阅读文献和背景资料，可以以小组的形式讨论学习，促进同学间的心得交 - 1 -

非参数统计部分课后习题参考答案

课后习题参考答案 第一章p23-25 2、（2）有两组学生，第一组八名学生的成绩分别为x 1：100，99，99，100，99，100，99，99；第二组三名学生的成绩分别为x 2：75,87,60。我们对这两组数据作同样水平a=0.05的ｔ检验（假设总体均值为u ）：H 0：u=100 H 1：u<100。第一组数据的检验结果为：df=7，t 值为3.4157，单边p 值为0.0056，结论为“拒绝H 0：u=100。”（注意：该组均值为99.3750）；第二组数据的检验结果为：df=2，t 值为3.3290，单边ｐ值为0.0398;结论为“接受H 0：u=100。”（注意：该组均值为74.000）。你认为该问题的结论合理吗？说出你的理由，并提出该如何解决这一类问题。 答：这个结论不合理（6分）。因为，第一组数据的结论是由于ｐ－值太小拒绝零假设，这时可能犯第一类错误的概率较小，且我们容易把握；而第二组数据虽不能拒绝零假设，但要做出“在水平ａ时，接受零假设”的说法时，还必须涉及到犯第二类错误的概率。（4分）然而，在实践中，犯第二类错误的概率多不易得到，这时说接受零假设就容易产生误导。实际上不能拒绝零假设的原因很多，可能是证据不足（样本数据太少），也可能是检验效率低，换一个更有效的检验之后就可以拒绝了，当然也可能是零假设本身就是对的。本题第二组数据明显是由于证据不足，所以解决的方法只有增大样本容量。（4分） 第三章p68-71 3、在某保险种类中，一次关于1998年的索赔数额（单位：元）的随机抽样为（按升幂排列）： 4632，4728，5052，5064，5484，6972，7596，9480，14760，15012，18720，21240，22836，52788，67200。已知1997年的索赔数额的中位数为5064元。 （1）是否1998年索赔的中位数比前一年有所变化？能否用单边检验来回答这个问题？（4分） （2）利用符号检验来回答（1）的问题（利用精确的和正态近似两种方法）。（10分） （3）找出基于符号检验的95％的中位数的置信区间。（8分） 解：（1）1998年的索赔数额的中位数为9480元比1997年索赔数额的中位数5064元是有变化，但这只是从中位数的点估计值看。如果要从普遍意义上比较1998年与1997年的索赔数额是否有显著变化，还得进行假设检验，而且这个问题不能用单边检验来回答。（4分） （2）符号检验（5分） 设假设组：H ０：M ＝M ０＝5064 H １：M ≠M ０＝5064 符号检验：因为n +=11，n-=3，所以k=min(n+,n-)=3 精确检验：二项分布b(14,0.5)， ∑=-=3 0287 .0)2/1,14(n b ，双边ｐ－值为0.0576,大于ａ＝0.05， 所以在ａ水平下，样本数据还不足以拒绝零假设；但假若ａ＝0.1，则样本数据可拒绝零假设。查二项分布表得ａ＝0.05的临界值为（3，11），同样不足以拒绝零假设。 正态近似：（5分） np=14/2=7,npq=14/4=3.5 z=(3+0.5-7)/5.3≈-1.87>Z a/2=-1.96 仍是在ａ＝0.05的水平上无法拒绝零假设。说明两年的中位数变化不大。 （3）中位数95％的置信区间：（5064，21240）（8分） 7、一个监听装置收到如下的信号：0，1，0，1，1，1，0，0，1，1，0，0，0，0，1，1，1，1，1，1，1，1，1，0，1，0，0，1，1，1，0，1，0，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，1，1，0，0，1，1，1，0，1，0，1，0，0，0，1，0，0，1，0，1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0。能否说该信号是纯粹随机干扰？（10分）

算法程序设计实验报告

程序设计》课程设计 姓名：王 学号：20100034 班级：软件工程00 班 指导教师：王会青 成绩： 2010年 6 月 实验一.构造可以使n 个城市连接的最小生成树 专业：__软件工程___ 班级：__软件姓名：_王___ 学号：_20100034 完成日期：_2010/6/26 ________ 一、【问题描述】给定一个地区的n 个城市间的距离网，用Prim 算法或Kruskal 算法建立最小生成树，并计算得到的最小生成树的代价。 1 城市间的道路网采用邻接矩阵表示，邻接矩阵的存储结构定义采用课本中给出的定义，若两个城市之间不存在道

路，则将相应边的权值设为自己定义的无穷大值。 2 显示出城市间道路网的邻接矩阵。 3 最小生成树中包括的边及其权值，并显示得到的最小生成树的总代价。 4 输入城市数、道路数→输入城市名→输入道路信息→执行Kruskal 算法→执行Prim 算法→输出最小生成树 二、【问题分析】 1. 抽象数据类型结构体数组的定义： #ifnd ef ADJACENCYMATRIXED// 防止该头文件被重复引用 #define ADJACENCYMATRIXED // 而引起的数据重复定义 #define INFINITY 32767 // 最大值∞ #define MAX_VERTEX_NUM 20 // 最大顶点个数 typedef int VRType; // 权值，即边的值 typedef char InfoType; // 附加信息的类型，后面使用时会定义成一个指针 typedef char VertexType[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点类型 typedef enum {DG=1, DN, UDG, UDN} GraphKind; //{ 有向图，有向网，无向图，无向网} typedef struct ArcCell { VRType adj; //VRType 是顶点关系类型。对无权图，用1 或0 表示相邻否；对带权图，则为权值类型。 InfoType*info; // 该弧关系信息的指针

非参数统计教学大纲

遵义师范学院课程教学大纲 非参数统计教学大纲 （试行） 课程编号：280020 适用专业：统计学 学时数：64 学分数： 4 执笔人：黄建文审核人： 系别：数学教研室：统计学教研室 编印日期：二〇一五年七月

课程名称：非参数统计 课程编码： 学分：4 总学时：64 课堂教学学时：64 实践学时： 适用专业：统计学 先修课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计 一、课程的性质与目标： （一）该课程的性质 本课程属专业方向选修课程。非参数统计形成于二十世纪四十年代，是与参数统计相比较而存在的统计学一个年轻、活跃而前沿的分支，含有丰富的统计思想并在实践中有着广泛的应用。非参数统计方法不依赖于总体分布及其参数，适用于多种类型的数据，进行统计推断时仅需要一些非常一般性的假设，因而具有良好的稳健型，在总体分布未知的情况下往往比参数统计方法有效。 （二）该课程的教学目标 本课程的教学目的是使学生了解非参数统计在推断统计体系中日益重要的作用，理解非参数统计方法和参数统计方法的区别。要求学生掌握本课程的基本知识、基本概念、基本原理和基本方法，能应用非参数统计方法解决一些简单的实际问题；注重学生统计思维能力和实践能力的培养，进一步培养学生重视原始资料的完整性与准确性、对数据处理持严肃认真态度的专业素质。 二、教学进程安排 课外学习时数原则上按课堂教学时数1:1安排。

三、教学内容与要求 第一章引言 【教学目标】 通过本章学习，使学生清楚非参数统计的研究对象，了解非参数统计的历史，明白非参数统计方法和参数统计方法的区别，认识学习非参数统计方法的必要性，了解非参数统计的一些基本概念与基本工具；通过对初等推断统计的简单回顾，要求学生提炼并把握推断统计思想的实质，为后续章节学习非参数统计的分析技巧和主要思想打下基础。 【教学内容和要求】 主要教学内容：非参数统计研究内容；非参数统计小史；初等推断统计回顾；非参数统计基本概念。 教学重点与难点：教学重点是通过与参数统计异同的比较，介绍非参数统计的研究内容与研究方法；教学难点是对检验的相对效率、秩检验统计量、U统计量等非参数统计基本概念的理解。 【课外阅读资料】 吴喜之.非参数统计.北京:中国统计出版社.2009.11 【作业】 思考：非参数统计方法相对于与参数统计的优点和缺点。

非参数统计检验方法的应用

论文投稿领域：数理经济与计量经济学 非参数统计检验方法的应用 阮曙芬1 程娇翼 1 张振中2 （1.中国地质大学数理学院，武汉 430074；2.中南大学数学科学与计算学院，长沙 410075） 摘要：本文对非参数统计中常用的三种假设检验方法进行了简单的介绍。运用 Kruskal-Wallis 检验方法对2002年前三季度的上海股市综合指数收益率数据进行了周末效应的检验，结果表明2002年上海股市综合指数收益率不具有周末效应。 关键字：符号检验；Wilcoxon 秩和检验；Kruskal-Wallis 检验 1引言 非参数统计是统计分析的重要组成部分。非参数假设检验是在总体分布未知或者总体分布不满足参数统计对总体所做的假定的时候，分析样本特点，寻找相应的非参数检验统计量。本文就是以此为出发点，介绍了非参数统计中假设检验常用的几个检验方法：符号检验、Wilcoxon 秩和检验和Kruskal-Wallis 检验，然后结合具体的问题和数据，在统计软件SAS 中作相应的非参数检验。 2非参数假设检验介绍 2.1 配对样本的符号检验 符号检验是根据正、负符号进行假设检验的方法。这种检验方法用于配对设计数值变量资料的假设检验，常常是差值不服从正态分布或者总体分布未知的情况下不能用t 检验的时候使用。其原理是对差值进行编制并冠以符号，然后对正负秩和进行比较检验。 设随机变量12,,...,n X X X 相互独立同分布，分布为()F x ，()F x 在0x =连续。假设检验问题 2.2 两独立样本的Wilcoxon 秩和检验 Wilcoxon 秩和检验的理论背景如下：有两个总体，一个总体的样本为12,,...,n X X X ，相互独立同分布，分布为()F x ；另一个样本为12,,...,n Y Y Y ，相互独立同分布，分布为()G x ，()F x ， ()G x 连续。问随机变量Y 是否随机大于随机变量X ，即检验

Romberg龙贝格算法实验报告.

Romberg龙贝格算法实验报告 2017-08-09 课程实验报告 课程名称： 专业班级： CS1306班学号： U201314967 姓名：段沛云指导教师：报 告日期： 计算机科学与技术学院 目录 1 实验目的 (1) 2 实验原理 (1) 3 算法设计与流程框图 (2) 4 源程序 (4) 5 程序运行 (7) 6 结果分析 (7) 7 实验体会 (7) 1 实验目的 掌握Romberg公式的用法，适用范围及精度，熟悉Romberg算法的流程，并能够设计算法计算积分 31 得到结果并输出。 1x 2 实验原理 2.1 取k=0,h=b-a,求T0= 数)。 2.2 求梯形值T0( b-a

),即按递推公式（4.1）计算T0。 k 2 h [f(a)+f(b)]，令1→k,(k记区间[a，b]的二分次2 2.3 求加速值，按公式(4.12)逐个求出T表的第k行其余各元素Tj(k-j) (j=1,2,….k)。 2.4 若|Tk+1-Tk| n-1 11T2n=[Tn+hn∑f(xi+)] 22i=0 1 Sn=T2n+(T2n-Tn) 31 Cn=S2n+(S2n-Sn) 151 Rn=C2n+(C2n-Cn) 63 3 算法设计与流程框图 算法设计：(先假定所求积分二分最大次数次数为20) 3.1 先求T[k][0] 3.2 再由公式T (k)m 4m(k+1)1)=mTm-1-mTm(k-1(k=1,2,) 求T[i][j] 4-14-1 3.3 在求出的同时比较T[k][k]与T[k-1][k-1]的大小，如果二者之差的绝对 值小于1e-5，就停止求T[k][k]；此时的k就是所求的二分次数，而此时的T[k][k]就是最终的结果 3.4 打印出所有的T[i][j]；程序流程图

《非参数统计》教学大纲

《非参数统计》课程教学大纲 课程代码：090531007 课程英文名称：Non-parametric Statistics 课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 《非参数统计》是应用统计学专业的一门专业基础课，是统计学的一个重要分支。课程主要研究非参数统计的基本概念、基本方法和基本理论。本课程在教学内容方面除基本知识、基本理论和基本方法的教学外，着重培养学生的统计思想、统计推断和决策能力。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握非参数统计方法原理、方法，具有统计分析问题的能力； 2．具有根据具体情况正确选用非参数统计方法，正确运用非参数统计方法处理实际数据资料的能力； 3．具有运用统计软件分析问题，对计算结果给出合理解释，从而作出科学的定论的能力； 4．了解非参数统计的新发展。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握符号检验、Wilcoxon符号秩检验、Cox-Stuart趋势检验、游程检验、Brown-Mood中位数检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验、Friedman检验、Page检验、Siegel-Tukey检验、Mood检验、Ansari-Bradley检验、Fligner-Killeen检验等非参数统计方法。 2.基本理论和方法：掌握单样本模型、两样本位置模型、多样本数据模型中的位置参数非参数统计检验方法，掌握检验尺度参数是否相等的各种非参数方法，掌握各种回归的方法，掌握分布检验的各种方法，要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握非参数统计方法的计算机实现。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写。 2．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用统计软件分析问题的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 3．教学手段：在教学中采用多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 （四）对先修课的要求 本课程的教学必须在完成先修课程之后进行，本课程的先修课程为概率论与数理统计。要求学生取得概率论与数理统计课程学分。 （五）对习题课、实践环节的要求 1. 对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。

银行家算法_实验报告

课程设计报告课程设计名称共享资源分配与银行家算法 系（部） 专业班级 姓名 学号 指导教师 年月日

目录 一、课程设计目的和意义 (3) 二、方案设计及开发过程 (3) 1.课题设计背景 (3) 2.算法描述 (3) 3.数据结构 (4) 4.主要函数说明 (4) 5.算法流程图 (5) 三、调试记录与分析 四、运行结果及说明 (6) 1．执行结果 (6) 2．结果分析 (7) 五、课程设计总结 (8)

一、程设计目的和意义 计算机科学与技术专业学生学习完《计算机操作系统》课程后，进行的一次全面的综合训练，其目的在于加深催操作系统基础理论和基本知识的理解，加强学生的动手能力.银行家算法是避免死锁的一种重要方法。通过编写一个模拟动态资源分配的银行家算法程序，进一步深入理解死锁、产生死锁的必要条件、安全状态等重要概念，并掌握避免死锁的具体实施方法 二、方案设计及开发过程 1.课题设计背景 银行家算法又称“资源分配拒绝”法，其基本思想是，系统中的所有进程放入进程集合，在安全状态下系统受到进程的请求后试探性的把资源分配给他，现在系统将剩下的资源和进程集合中其他进程还需要的资源数做比较，找出剩余资源能满足最大需求量的进程，从而保证进程运行完成后还回全部资源。这时系统将该进程从进程集合中将其清除。此时系统中的资源就更多了。反复执行上面的步骤，最后检查进程的集合为空时就表明本次申请可行，系统处于安全状态，可以实施本次分配，否则，只要进程集合非空，系统便处于不安全状态，本次不能分配给他。请进程等待 2.算法描述 1）如果Request[i] 是进程Pi的请求向量，如果Request[i，j]=K,表示进程Pi 需要K个Rj类型的资源。当Pi发出资源请求后，系统按下述步骤进行检查： 如果Requesti[j]<= Need[i,j]，便转向步骤2；否则认为出错，因为它所需要的资源数已超过它所宣布的最大值。 2）如果Requesti[j]<=Available[j],便转向步骤3，否则，表示尚无足够资源，进程Pi须等待。 3）系统试探着把资源分配给进程Pi，并修改下面数据结构中的数值： Available[j]:=Available[j]-Requesti[j]; Allocation[i,j]:=Allocation[i,j]+Requesti[j]; Need[i,j]:=Need[i,j]-Requesti[j];

数据结构与算法实验报告册

. . 河南工程学院 理学院学院 实验报告 （数据结构与算法） 学期: 课程: 专业: 班级: 学号: 姓名: 指导教师:

. . 目录 实验一线性表1（顺序表及单链表的合并） (1) 实验二线性表2（循环链表实现约瑟夫环） (1) 实验三栈和队列的应用（表达式求值和杨辉三角） (1) 实验四赫夫曼编码 实验五最小生成树 (1) 实验六排序算法

. . 实验一线性表1 一、实验学时：2学时 二、实验目的 1.了解线性表的逻辑结构特性是数据元素之间存在着线性关系。在计算机中 表示这种关系的两类不同的存储结构是顺序存储结构和链式存储结构。 2.熟练掌握这两类存储结构的描述方法以及线性表的基本操作在这两种存储 结构上的实现。 三、实验内容 1. 编写程序，实现顺序表的合并。 2. 编写程序，实现单链表的合并。 四、主要仪器设备及耗材 硬件：计算机一台 软件：VC++ 6.0，MSDN2003或者以上版本 五、算法设计 1. 顺序表合并的基本思想 程序流程图： 2. 单链表合并的基本思想 程序流程图 六、程序清单

. 七、实现结果 .

. 八、实验体会或对改进实验的建议.

. . 实验二线性表2 一、实验学时：2学时 二、实验目的 1.了解双向循环链表的逻辑结构特性，理解与单链表的区别与联系。 2.熟练掌握双向循环链表的存储结构以及基本操作。 三、实验内容 编写程序，采用循环链表实现约瑟夫环。 设有编号为1，2，……，n的n(n>0)个人围成一个圈，从第1个人开始报数，报到m时停止报数，报m的人出圈，再从他的下一个人起重新报数，报到m时停止报数，报m的出圈，……，如此下去，直到所有人全部出圈为止。当任意给定n和m后，设计算法求n个人出圈的次序。 四、主要仪器设备及耗材 硬件：计算机一台 软件：VC++ 6.0，MSDN2003或者以上版本 五、算法设计 约瑟夫环实现的基本思想 程序流程图： 六、程序清单

非参数统计实验一

实验报告 课程名称： 实验项目名称： 姓名： 学号： 班级： 指导教师： 2016 年 3 月 10 日

新疆财经大学实验报告

实验要求与数据： 1、产生50 个标准正态分布的随机数并画出它们的正态分布概率图形. 2、画出参数变化的概率密度分布图，正态分布的u,σ变化，产生100个均值为5,标准差为1的正态分布的随机数,再产生100个均值为6,标准差为1的正态分布的随机数,画概率密度图 3、设随机变量X取区间[-5,5]上步长为0.1的各值, 计算X的服从参数为5 的t 分布的概率,并画出概率密度函数图形，同时画出标准正态概率密度曲线，观察二者的区别. 4、根据已知数据，求秩和正态得分 1.set.seed(1) x<-seq(-5,5,length.out=50) y<-dnorm(x,0,1) plot(x,y,col="red",xlim=c(-5,5),ylim=c(0,1),type='l',xaxs="i",

yaxs="i",ylab='density',xlab='',main="The Normal Density Distribution")

lines(x,dnorm(x,0,0.5),col="green") lines(x,dnorm(x,0,2),col="blue") lines(x,dnorm(x,-2,1),col="orange") legend("topright",legend=paste("m=",c(0,0,0,-2),"sd=",c(1,0.5, 2,1)),lwd=1,col=c("red","green","blue","orange")) 2.画出参数变化的概率密度分布图，正态分布的u,σ变化，产生100个均值为5,标准差为1的正态分布的随机数,再产生100个均值为6,标准差为1的正态分布的随机数,画概率密度图 命令：

算法设计与分析实验报告

本科实验报告 课程名称：算法设计与分析 实验项目：递归与分治算法 实验地点：计算机系实验楼110 专业班级：物联网1601 学号：2016002105 学生姓名：俞梦真 指导教师：郝晓丽 2018年05月04 日

实验一递归与分治算法 1.1 实验目的与要求 1．进一步熟悉C/C++语言的集成开发环境； 2．通过本实验加深对递归与分治策略的理解和运用。 1.2 实验课时 2学时 1.3 实验原理 分治（Divide-and-Conquer）的思想：一个规模为n的复杂问题的求解，可以划分成若干个规模小于n的子问题，再将子问题的解合并成原问题的解。 需要注意的是，分治法使用递归的思想。划分后的每一个子问题与原问题的性质相同，可用相同的求解方法。最后，当子问题规模足够小时，可以直接求解，然后逆求原问题的解。 1.4 实验题目 1．上机题目：格雷码构造问题 Gray码是一个长度为2n的序列。序列无相同元素，每个元素都是长度为n的串，相邻元素恰好只有一位不同。试设计一个算法对任意n构造相应的Gray码（分治、减治、变治皆可）。 对于给定的正整数n，格雷码为满足如下条件的一个编码序列。 （1）序列由2n个编码组成，每个编码都是长度为n的二进制位串。 （2）序列中无相同的编码。 （3）序列中位置相邻的两个编码恰有一位不同。 2．设计思想： 根据格雷码的性质，找到他的规律，可发现，1位是0 1。两位是00 01 11 10。三位是000 001 011

010 110 111 101 100。n位是前n-1位的2倍个。N-1个位前面加0，N-2为倒转再前面再加1。 3．代码设计：

非参数统计十道题

非参数统计----十道题 09统计学 王若曦 114 一、 Wilcoxon 符号秩检验 下面是10个欧洲城镇每人每年平均消费的酒类相当于纯酒精数，数据已经按升序排列： 人们普遍认为欧洲各国人均年消费酒量的中位数相当于纯酒精8升，试用上述数据检验这种看法。 数据来源：《非参数统计（第二版）》 吴喜之 手算： % 建立假设组： 01H :M=8H :M>8 T 2467891046T 5319n=10 +-=++++++==++= 查表得P=<α=，因此拒绝原假设，即认为欧洲各国人均年消费酒量的中位数多于8升。 》 SPSS ： 操作：Analyze ——Nonparametric Tests ——2-Related Sample Test

Test Statistics b c - x Z-1.886a Asymp. Sig. (2-tailed).059 Exact Sig. (2-tailed)! .064 Exact Sig. (1-tailed).032 Point Probability.008 a. Based on positive ranks. b. Wilcoxon Signed Ranks Test 由输出结果可知，单侧精确显著性概率P=<α=，因此拒绝原假设，即认为欧洲各国人均年消费酒量的中位数多于8升。与手算结果相同。 R语言： … > x=c,,,,,,,,, > (x-8,alt="greater") Wilcoxon signed rank test data: x - 8 V = 46, p-value = alternative hypothesis: true location is greater than 0 由输出结果可知，P=<α=，因此拒绝原假设，即认为欧洲各国人均年消费酒量的中位数多于8升。与以上结果一致。 |

算法上机实验报告

课程实验报告课程名称：算法设计与分析 专业班级：信息安全1303 学号：U201315182 姓名：刘立鹏 指导教师：王多强 报告日期：2015-6-16 计算机科学与技术学院

目录 目录 (2) 实验一最近点对问题 (1) 1.1实验内容与要求 (1) 1.2算法设计 (1) 1.3 实验结果与分析 (2) 1.4编程技术与方法 (3) 1.5 源程序及注释 (3) 实验二大整数乘法 (8) 2.1实验内容与要求 (8) 2.2算法设计 (9) 2.3 实验结果与分析 (12) 2.4编程技术与方法 (12) 2.5 源程序及注释 (12) 实验三单源点 (14) 3.1实验内容与要求 (14) 3.2算法设计 (14) 3.3 实验结果与分析 (14) 3.4编程技术与方法 (16) 3.5 源程序及注释 (16) 实验四最优二分检索树 (19) 4.1实验内容与要求 (19) 4.2算法设计 (19) 4.3实验结果与分析 (20) 4.4源程序及注释 (22) 五、实验心得与体会 (25) 六、参考书目 (27)

实验一 最近点对问题 1.1 实验内容与要求 已知平面上分布着点集P 中的n 个点p 1,p 2,...p n ，点i 的坐标记为(x i ,y i )，1≤i≤n 。两点之间的距离取其欧式距离，记为22 )()(),(j i j i j i y y x x p p d -+-= 问题：找出一对距离最近的点。 注：允许两个点位于同一个位置，此时两点之间的距离为0 要求：用分治法实现最近点对的问题。 1.2 算法设计 （1）首先将所有的点按照x 坐标排序。排序过程需要O(nlogn)的时间，不会从整体上增加时间复杂度的数量级。 （2）划分：由于点已经按x 坐标排序，所以空间上可以“想象” 画一条垂线，作为分割线，将平面上的点集分成左、右两半P L 和P R 。 如下图所示： d L d C d R 分割线 P L P R

非参数统计第4章 两独立样本的非参数检验

第四章 两独立样本的非参数检验 在单样本位置问题中，人们想要检验的是总体的中心是否等于一个已知的值．但在实际问题中，更受注意的往往是比较两个总体的位置参数；比如。两种训练方法中哪一种更出成绩，两种汽 油中哪一个污染更少，两种市场营销策略中那种更有效等等． 作为一个例子．我国沿海和非沿海省市区的人均国内生产总值(GDP)的1997年抽样数据如下(单位为元)．沿海省市区为(Y1，Y2，…，Y12): 15044 12270 5345 7730 22275 8447 9455 8136 6834 9513 4081 5500 而非沿海的为对（x1,x2,…，x18）： 5163 4220 4259 6468 3881 3715 4032 5122 4130 3763 2093 3715 2732 3313 2901 3748 3731 5167 人们想要知道沿海和非沿海省市区的人均GDP 的中位数是否一样．这就是检验两个总体的位置参数是否相等的问题． 假定代表两个独立总体的随机样本(Y1，Y2，…，Y12)和（x1,x2,…，x18），则问题归结为检验它们总体的均值(或中位数)的差是否相等，或是否等于某个已知值．换言之，即检验 0H ：021D =-μμ；1H ： 021D ≠-μμ 0H ：021D =-μμ；1H ： 021D <-μμ 0H ：021D =-μμ；1H ： 021D >-μμ 在正态假定下，这些问题化为：)2(~11)(0-++ --= m n t m n s D y x t 2 ) ()(1 2 1 2 -+-+ -= ∑∑==n m y y x x S m i i n i i t 检验并不稳健，在不知总体分布时，应用t 检验时会有风险的。 3.1 Brown-Mood 中位数检验 令沿海地区的人均GDP 的中位数为M X ，而内地的为M Y 。零假设为 0H ：y x M M =；1H ： y x M M > 显然，在零假设下，中位数如果一样的话，它们共同的中位数，即这(12十18)=30个数的样 本中位数(记为此xy M )，应该对于每一列数据来说都处于中间位置．也就是说，(Y1，Y2，…，Y12) 和（x1,x2,…，x18）中大于或小于xy M 的样本点应该大致一样多，计算他们的混合样本中位数为