Parametric tests和Nonparametric tests的对比

　　Parametric tests（参数检验）：Based on assumptions about population distributions and population parameters.

 

　　参数检验，是基于总体服从某种特定概率分布的假设的，对于不同的总体参数，有不同的参数检验，比如T检验，F检验，Z检验都是参数检验，检验均值，方差等等。

 

　　Nonparametric tests（非参数检验）：Test things other than parameter values.

 

　　Applied when:Data do not meet distributional assumptions;Data are given in ranks;The hypothesis we are addressing does not concern a parameter.

 

　　非参数检验，检验的不是参数值，不考虑一个具体的总体参数，或者不需要总体分布的假设。在以下几种情况时：可以用非参数检验。如：数据不满足分布的假设；所给数据不能求参数；所做的假设检验跟总体参数没有关系（比如某个分布是否服从正态分布就是非参数检验）。

 

　　例：Which of the following statements about parametric and nonparametric tests is least accurate?

 

　　A.Parametric tests are most appropriate when a population is heavily right skewed.

 

　　B.Nonparametric tests have fewer assumptions than parametric tests.

 

　　C.Nonparametric tests are often used in conjunction with parametric tests.

 

　　答案：A

 

　　解析：For a distribution that is non-normally distributed,a nonparametric test may be most appropriate.A nonparametric test tends to make minimal assumptions about the population,while parametric tests rely on assumptions regarding the distribution of the population.Both kinds of tests are often used in conjunction with one another.

 

　　A当分布为非正态分布时，非参数检验更合适；B参数检验依赖于总体分布的假设，而非参数检验倾向于做较少的假设；C非参数检验经常和参数检验一起使用，同时，非参数检验是参数检验前提条件无法满足下的“替补”。

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来源|金融先进考    若需引用或转载,请联系原作者,感谢作者的付出和努力!

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