R语言两组不同数据怎么做非参数统计，显示代码

可以使用Wilcoxon秩和检验进行两组不同数据的非参数统计。

示例代码：

# 生成两组不同数据
group1 <- c(10, 12, 15, 8, 9)
group2 <- c(7, 14, 11, 13, 10)

# 进行Wilcoxon秩和检验
wilcox.test(group1, group2, paired = FALSE)

# 输出结果
# 	Wilcoxon rank sum test with continuity correction
# 
# data:  group1 and group2
# W = 14, p-value = 0.4995
# alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

其中，`group1`和`group2`分别代表两组不同的数据，`paired = FALSE`表示两组数据是不相关的。输出结果包括统计量W、p值和备择假设。在本例中，p值大于0.05，因此不能拒绝零假设，即两组数据之间没有显著差异。

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R语言两组相关数据怎么做非参数统计，显示代码

如果你有两组相关数据，可以使用Wilcoxon符号秩检验来进行非参数统计。

以下是R语言的代码示例：

# 创建两组相关数据
group1 <- c(2, 4, 6, 8, 10)
group2 <- c(3, 5, 7, 9, 11)

# 计算差异
diff <- group1 - group2

# Wilcoxon符号秩检验
wilcox.test(diff, paired=TRUE)

其中，`paired=TRUE`表示这是一组相关数据。函数将计算差异，并对差异进行Wilcoxon符号秩检验。

r语言离散数据非参数统计模型

R语言中有很多离散数据的非参数统计模型，下面列举几个常用的：

1. Wilcoxon秩和检验：用于比较两组独立样本的中位数是否相等。

2. Kruskal-Wallis检验：用于比较三个或三个以上独立样本的中位数是否相等。

3. Friedman检验：用于比较同一组样本在不同时间或条件下的中位数是否相等。

4. McNemar检验：用于比较两个相关样本的比例是否相等。

5. Cochran-Q检验：用于比较三个或三个以上相关样本的比例是否相等。

以上这些方法都是非参数方法，不需要假设数据分布的参数，因此适用于各种类型的数据。在R语言中，这些方法都有相应的函数可以直接调用，例如wilcox.test()、kruskal.test()等。