非参数检验python

非参数检验是一种统计学方法，用于对数据进行推断，而不依赖于数据的分布假设。在Python中，有多种非参数检验的方法可以使用。

一种常用的非参数检验方法是Wilcoxon秩和检验，也称为Mann-Whitney U检验。它用于比较两个独立样本的中位数是否存在差异。在Python中，可以使用scipy库的wilcoxon函数进行计算。

另一种常用的非参数检验方法是Kruskal-Wallis检验，用于比较多个独立样本的中位数是否存在差异。在Python中，可以使用scipy库的kruskal函数进行计算。

除了这些方法外，还有其他一些非参数检验方法可以在Python中使用，例如Friedman检验、Runstest等。这些方法可以用于比较两个或多个样本的分布是否存在差异。

综上所述，Python提供了丰富的非参数检验方法，可以根据具体情况选择适合的方法进行数据分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [十、非参数检验：使用python进行卡方拟合优度检验](https://blog.csdn.net/qq_35125180/article/details/107370486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python非参数检验](https://blog.csdn.net/kylin_learn/article/details/103236611)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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