r语言非参数检验代码

当使用R语言进行非参数检验时，可以使用一些内置的函数来进行计算。以下是一些常见的非参数检验及其对应的R语言函数：

1. Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed Rank Test）：

# 假设两个样本独立
wilcox.test(x, y)

# 假设两个样本相关
wilcox.test(x, y, paired = TRUE)

2. Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U Test）：

wilcox.test(x, y)

# 或者使用下面的函数
wilcox.test(x ~ group, data = dataset)

3. Kruskal-Wallis检验（Kruskal-Wallis Test）：

kruskal.test(x ~ group, data = dataset)

4. Friedman检验（Friedman Test）：

friedman.test(data_matrix)

这些函数中，x和y是要比较的两个样本（向量或数据框），group是分组变量（因子），data是包含数据的数据框，data_matrix是一个包含多个相关样本的矩阵。

这些函数将返回相应的检验结果，包括统计量和p值，可以用于判断是否拒绝原假设。在使用这些函数之前，请确保已经正确加载了相应的R包（如stats）。

请注意，这里提到的只是一些常见的非参数检验方法，R语言中还有其他非参数检验方法可供选择，具体选择哪种方法取决于你的数据类型和研究问题。

相关问题

R语言非参数检验代码

R语言中有许多非参数检验的函数可以使用，下面我介绍几个常用的非参数检验函数以及它们的使用方法：

1. wilcox.test()函数：进行Wilcoxon秩和检验，比较两组数据的中位数是否有差异。该函数的输入参数为两个向量，输出结果包括W值、p值、置信区间等。

2. kruskal.test()函数：进行Kruskal-Wallis检验，比较多组数据的中位数是否有差异。该函数的输入参数为多个向量，输出结果包括H值、p值、置信区间等。

3. friedman.test()函数：进行Friedman检验，比较多组数据的中位数是否有差异。该函数的输入参数为一个矩阵，输出结果包括F值、p值、置信区间等。

4. chisq.test()函数：进行卡方检验，用于比较两个分类变量之间的关联性。该函数的输入参数为一个列联表，输出结果包括卡方值、p值、自由度等。

5. t.test()函数：进行t检验，用于比较两组数据的均值是否有差异。该函数的输入参数为两个向量，输出结果包括t值、p值、置信区间等。

以上是一些常用的R语言非参数检验函数及其使用方法，你可以根据具体问题选择合适的函数进行分析。如果还有其他问题，请随时提出。

股票数据的非参数检验r语言

在 R 语言中，进行股票数据的非参数检验可以使用 Wilcoxon 符号秩检验或 Kolmogorov-Smirnov 检验。

1. Wilcoxon 符号秩检验

假设我们有两个样本：a 和 b，我们想比较这两个样本是否具有显著差异。我们可以使用 Wilcoxon 符号秩检验，以下是 R 语言的代码示例：

# 导入数据
a <- c(1, 2, 3, 4, 5)
b <- c(2, 3, 4, 5, 6)

# Wilcoxon 符号秩检验
wilcox.test(a, b, paired = FALSE)

在这个例子中，我们使用了 `paired = FALSE`，因为我们比较的是两个不相关的样本。如果两个样本是相关的，我们应该使用 `paired = TRUE`。

2. Kolmogorov-Smirnov 检验

Kolmogorov-Smirnov 检验用于比较两个样本是否来自同一个分布。以下是 R 语言的代码示例：

# 导入数据
a <- rnorm(100, mean = 0, sd = 1)
b <- rnorm(100, mean = 1, sd = 1)

# Kolmogorov-Smirnov 检验
ks.test(a, b)

在这个例子中，我们生成了两个正态分布的样本。然后我们使用 `ks.test()` 函数进行 Kolmogorov-Smirnov 检验。

以上是股票数据的两种常用非参数检验方法，在实际应用中需要根据具体问题进行选择。