顺序型数据和秩统计量
差别
这里会显示出您选择的修订版和当前版本之间的差别。
两侧同时换到之前的修订记录前一修订版 | |||
顺序型数据和秩统计量 [2023/04/17 12:18] – hayase_yuuka | 顺序型数据和秩统计量 [2023/04/17 12:19] (当前版本) – hayase_yuuka | ||
---|---|---|---|
行 4: | 行 4: | ||
顺序型数据相比于等比、等距型数据有一些测度上的限制,因为顺序性数据只给出了数据的相对顺序的信息,而相邻的次序之间。原始数据的差别可能很大也可能很小,但是转换为次序之后就看不出这种差异。顺序型数据本身没有距离的概念,因而也忽略了原始数据一些可能的信息。 | 顺序型数据相比于等比、等距型数据有一些测度上的限制,因为顺序性数据只给出了数据的相对顺序的信息,而相邻的次序之间。原始数据的差别可能很大也可能很小,但是转换为次序之后就看不出这种差异。顺序型数据本身没有距离的概念,因而也忽略了原始数据一些可能的信息。 | ||
- | 许多时候,我们无法得到原始数据,或者原始数据无法精确测量的话,我们就可以用顺序型数据。另一种情况是,当原始分数并不适合用参数检验进行统计时,有一种处理方法就是将原始数据转换为顺序型(等级)量度,再进行非参数检验。而数据从小到大排序之后得到的名词,就是数据的**秩**(rank)。如果出现了相同的数据,我们需要把所有数据所对应的位置号进行平均,用平均值作为数据的秩。 | + | 许多时候,我们无法得到原始数据,或者原始数据无法精确测量的话,我们就可以用顺序型数据。另一种情况是,当原始分数并不适合用参数检验进行统计时,有一种处理方法就是将原始数据转换为顺序型(等级)量度,再进行非参数检验。 |
+ | |||
+ | 而数据从小到大排序之后得到的名词,就是数据的**秩**(rank)。如果出现了相同的数据,我们需要把所有数据所对应的位置号进行平均,用平均值作为数据的秩。 |
顺序型数据和秩统计量.1681733908.txt.gz · 最后更改: 2023/04/17 12:18 由 hayase_yuuka