1.3非参数统计随机变量X概率论与数理统计（已学课）非参数统计-分布函数形式已知，仅-分布函数形式未知F(a参数值未知,如 N(μ,α2)-如何进行统计推断参数估计假设检验非参数统计：在分布函数形式未知的情况下不能用传统的参数估计和统计推断的方法，如何从数据本身获得所需要的信息，进行假设检验和统计推断？属于这类性质的统计检验方法叫非参数检验方法
随机变量Ｘ 概率论与数理统计(已学课) - 分布函数形式已知，仅 参数值未知, 如 -参数估计 假设检验 非参数统计 - 分布函数形式未知 - 如何进行统计推断 非参数统计：在分布函数形式未知的情况下, 不能用传统的参数估计和统计推断的方法，如 何从数据本身获得所需要的信息，进行假设检 验和统计推断？属于这类性质的统计检验方法， 叫非参数检验方法． 1.3 非参数统计
非参数统计方法不利用关于总体分所以，布的知识，即使在缺乏数据背后的总体信息的情况下，它也能很容非这时,易而又较可靠地获得结论，参数方法往往优于参数方法。在总体的分布族已知的情况下，不利用任何先验知识就成为它的缺点这时，因为它没有充分利用已知的总体信息，就不如传统的参数方法效率
非参数统计方法不利用关于总体分 布的知识, 所以, 即使在缺乏数据背 后的总体信息的情况下, 它也能很容 易而又较可靠地获得结论. 这时, 非 参数方法往往优于参数方法. 在总体的分布族已知的情况下, 不 利用任何先验知识就成为它的缺点, 这时, 因为它没有充分利用已知的总 体信息, 就不如传统的参数方法效率
在不知总体分布的情况下如何利用数据所包含的信息呢？一组数据的最基本的信息就是数据的大小次序，如果可以把数据点按大小次序排队，每一个具体数目都有它的在整个数据中（一般从最小的数起，或按升幂排列的位置或次序，称为该数自在数据中的秩（rank).数据有多少个观察值，就有多少个秩在一定的假定下，这些秩和它们的统计量的分布是求得出来的，而和原来的总体分布无关
在不知总体分布的情况下如何利用数据 所包含的信息呢? 一组数据的最基本的信 息就是数据的大小次序. 如果可以把数据 点按大小次序排队, 每一个具体数目都有 它的在整个数据中(一般从最小的数起, 或 按升幂排列)的位置或次序, 称为该数目在 数据中的秩(rank). 数据有多少个观察值, 就有多少个秩. 在一定的假定下, 这些秩和它们的统计量 的分布是求得出来的, 而且和原来的总体 分布无关