最近看论文，看到了Wilcoxonsigned-ranktest（符号秩检验），咱也不知道是个啥，就学习了一下，这里做一下笔记，方便以后查阅。非参数检验——Wilcoxon检验非参数检验概念非参数检验和参数检验的对比参数检验与非参数检验的方法对比非参数检验的方法Wilcoxon检验Wilcoxonrank-sumtest（秩和检验）基本概念应用实例编程实现Wilcoxonsigned-ranktest（符号秩检验）基本概念应用实例编程实现Wilcoxon符号秩检验临界表Friedman检验与Nemenyi后续检验计算序值Friedman检验Nemenyi后续检验Python实现参考资料非参数检

1单一样本检验1.1符号检验  符号检验是非参数统计中最古老的检验方法之一，这种检验被称为符号检验的一个理由是它所关心的信息只与两类观测值有关，如果用符号“+”和“-”区分，符号检验就是通过符号“+”和“-”的个数进行统计推断。符号检验的推断过程(以双边检验为例)：1.2Wilcoxon符号秩检验从1.1符号检验的定义和推断过程可以看出，它只利用了样本差异方向上的信息，并没有考虑差别的大小，即就是在符号检验中，每个样本点的正负号只是代表了该点在中心位置的那一边，但没有表明该点距离中心位置的远近。因此，就有了Wilcoxon符号秩检验，它弥补了符号检验的不足也充分得应用了样本信息。使用Wilco

目录一、符号检验例2.1下面是世界上71个大城市的花费指数(包括租金)按递增次序排列如下(这里上海是44位，其指数为63.5）：R代码：二、Wilcoxon符号秩检验例2.3下面是10个欧洲城镇每人每年平均消费的酒类相当于纯酒精数（单位：升）.数据已经按照升幂排列.R代码：三、游程检验R代码：一、符号检验广义符号检验是对连续变量π分位点 xn 进行的检验，而狭义的符号检验则是针对中位数M= Q0.5进行的检验。例2.1下面是世界上71个大城市的花费指数(包括租金)按递增次序排列如下(这里上海是44位，其指数为63.5）：27.827.829.132.232.732.736.436.537.53

目录两样本和多样本的Brown-Mood中位数检验例3.1我国两个地区一些（分别为17个和15个）城镇职工的工资(元）：Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和检验及有关置信区间例3.1我国两个地区一些（分别为17个和15个）城镇职工的工资(元）：Kruskal-Wallis秩和检验例4.1在一项健康实验中，三人组有三种生活方式，他们的减肥效果如下表：两样本和多样本的Brown-Mood中位数检验定义：零假设：H0：Mx=My，备择假设：H1：Mx如果H0成立，两样本混合中位数Mxy可以均匀的分开X和Y两个样本，检验关注A的数值，A的意义是样本X混合中位数右侧的个数，如果A很大，则表示