电子学非参数分析导论“，
作为一名体育迷、游戏玩家和工程社区的成员，我听到过关于谁更好或什么更好的争论和辩论。作为人类，我们当然喜欢我们的榜单和排名。尽管你很可能是我所指的这些激烈讨论的一部分，但我们中的大多数人当时并不知道，我们正在进行非参数分析。
在这个术语的字面意义上，非参数分析是一个不做这样的假设。在这个严格意义上，“非参数”本质上是一个空类别，因为几乎所有的统计分析都假设源总体的属性是这样或那样的。
参数分析与非参数分析的区别
当关于总体参数的信息完全已知时，最好使用参数分析或检验。
然而，当关于总体参数的信息很少或没有时，最好使用非参数分析或检验。
综上所述，参数检验或分析假设数据是正态分布的。然而，非参数分析或检验对数据的分布不做任何假设。
理解和定义参数
什么是参数?参数被定义为总体的一个不能被改变的特征。下面是一个示例，用于进一步阐明参数的定义。
一位教授用下面的公式计算了他班上学生最近一次考试的平均成绩:
如果我们检查上面给出的公式，教授在计算总分时考虑了所有学生的分数。此外，我们假设学生数量是正确的，没有漏分。现在的问题是，你能改变学生的总分吗?正确答案是否定的。因此，得分的平均分数被称为总体的参数，因为它不能改变。
什么是非参数分析?
非参数分析是指数据不需要符合正态分布的统计方法。非参数分析使用的数据通常是有序的，这意味着它不依赖于数字，而是依赖于排序或排序。举个例子，一个工程师正在电子设备原型设计她进行了一项调查，传递了从喜欢到不喜欢的客户偏好，这被认为是顺序数据。
总的来说，非参数统计或分析包括非参数描述统计、统计模型、推断和统计检验。此外，非参数模型的模型结构是建立在理论推导而非经验观察的基础上的。
应当指出，“非参数”一词并不是指这种模型完全缺乏参数，而是指参数的数量和性质是灵活的，不是预先固定的。
什么时候应该使用非参数分析?
非参数分析由于其非限制性要求，具有广泛的应用范围。在电子学方面，它可以是一种无价的工具，帮助评估组件组或类型的性能、原型中使用的设计的美学或成品中的客户偏好。正如我前面所说的，非参数分析有广泛的用途。
那么，你如何决定何时使用非参数分析呢?通常，当数据不正常时，使用非参数检验。因此，您的问题的答案取决于您确定数据是否正态分布的能力。
为了帮助确定这一点，您可以查看数据的分布。如果你的数据近似正常，那么你不应该使用非参数统计分析。另外，如果你没有图表来帮助你解决这个问题，你可以使用Excel中的偏度和峰度函数来解决这个问题。
注:正态分布无歪斜。因此，它在形状上是中心对称的。此外，峰度指的是有多少数据是在尾部和中心。正态分布的偏度和峰度约为1。
参数和非参数分析在汽车和航空航天工业中特别有用。
使用非参数分析的原因
你所拥有的数据类型将决定你是否可以或应该使用非参数分析。要做出这种判断，必须考虑您的数据是否允许进行参数检验或非参数检验，如两种类型的卡方检验中的一种。
在确定数据类型方面，如下所示。
·对于标称量表或序数量表，使用非参数分析。
·对于区间量表或比率量表，使用参数分析。
使用非参数分析的其他原因包括:
·违反了参数检验的一个或多个假设。
·您的样本量太小，无法进行参数检验。
·您的数据有无法删除的异常值。
·你需要测试中位数而不是平均值(如果你有一个非常倾斜的分布，你可能需要这样做)。
四种最常见的非参数检验类型(但不限于)
曼-惠特尼U测试:独立样本t检验的非参数版本。该检验主要处理两个包含有序数据的独立样本。
Wilcoxon符号秩检验:配对样本t检验的非参数对应项。该检验将两个相关样本与序数数据进行比较。
克鲁斯卡尔-沃利斯测试:单向方差分析的非参数替代。Kruskal-Wallis检验用于比较两个以上的具有顺序数据的独立组。
卡方测试:一种参数检验，用来确定一个或多个类别中预期频率与观测频率之间的差异的显著性。该检验适用于分类数据。
非参数检验包括许多方法和模型以及广泛的用途和应用。就电子学而言，特别是在处理设计时，这些类型的分析提供了急需的反馈。
的范围内，总是需要进行实证数据分析工程与PCB设计，但也同样需要基于理论的演绎分析。工程师可以设计出完美的电子设备，但不考虑客户的喜好，完美设备这个术语只是镇纸的另一个名称。
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