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一员，我听到了关于谁或什么更好的争论和辩论。作为人类，我们当然喜欢我们的列表和排名。尽管你很可能参与了我提到的这些激烈讨论，但我们大多数人当时都没有意识到，我们正在进行一项非参数分析。
在这个术语的字面意义上，非参数分析是不做这样的假设的分析。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了源总体的这样或那样的属性。
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，当关于总体参数的可用信息较少或没有时，最好使用非参数分析或检验。
总之，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作假设。
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，教授在计算总分数时已经考虑了所有学生的分数。此外，我们假设学生人数是正确的，没有漏分。现在的问题是，你能改变学生的总分吗?正确的答案是，没有。因此，平均得分被称为一个参数的总体，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，一个工程师在电子设备原型她进行了一项调查，传达了从喜欢到不喜欢的客户偏好，这被认为是有序数据。
总的来说，非参数统计或分析包括非参数描述性统计、统计模型、推断和统计检验。此外，非参数模型的模型结构是基于理论推导而不是经验观察。
需要注意的是，术语非参数并不意味着这样的模型完全缺乏参数，而是参数的数量和性质是灵活的，而不是预先固定的。
何时使用非参数分析?
非参数分析由于其非限制性要求，具有广泛的应用范围。在电子产品方面，它是一个宝贵的工具，可以帮助评估各组或组件类型的性能，原型中使用的设计的美学或成品中的客户偏好。如前所述，非参数分析有广泛的用途。
那么，如何决定何时使用非参数分析呢?一般来说，当数据不正常时，使用非参数检验。因此，你的问题的答案取决于你是否有能力确定你的数据是否正态分布。
为了帮助进行这种判断，您可以查看数据的分布。如果你的数据近似正态，那么你不应该使用非参数统计分析。此外，如果你没有图表来帮助解决这个问题，你可以使用Excel中的偏度和峰度函数来做到这一点。
注:正态分布无偏态。因此，它在形状上是居中对称的。另外，峰度指的是尾部和中心有多少数据。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
您拥有的数据类型将决定您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参数检验或非参数检验，如两种类型的卡方检验之一。
在数据类型确定方面，如下所示。
·对于标称尺度或序数尺度，使用非参数分析。
·对于区间尺度或比例尺度，使用参数分析。
使用非参数分析的其他原因包括:
·违背了参数检验的一个或多个假设。
·你们的样本量太小，无法进行参数测试。
·您的数据有无法移除的异常值。
·你想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，你可能想要这样做)。
四种最常见的非参数检验类型(但不限于)
曼-惠特尼U型测验:独立样本t检验的非参数版本。该检验主要处理两个包含序数数据的独立样本。
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。
Kruskal-Wallis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具有有序数据的独立组。
卡方检验:一种参数检验，用于确定一个或多个类别中预期频率和观测频率之间差异的显著性。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。在电子方面，特别是在处理设计时，这些类型的分析提供了急需的反馈。
研究范围内的实证数据分析总是有必要的工程与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，但如果不考虑客户的喜好，“完美设备”这个术语只是镇纸的另一个名字。
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