A New Maximum Test via the Dependent Samples t-Test and the Wilcoxon Signed-Ranks Test

A maximum test in lieu of forcing a choice between the two dependent samples t-test and Wilcoxon signed-ranks test is proposed. The maximum test, which requires a new table of critical values, maintains nominal α while guaranteeing the maximum power of the two constituent tests. Critical values, obtained via Monte Carlo methods, are uniformly smaller than the Bonferroni-Dunn adjustment, giving it power superiority when testing for treatment alternatives of shift in location parameter when data are sampled from non-normal distributions.

完全随机设计两样本的Wilcoxon检验与K-S检验功效比较

目的对完全随机设计下两样本比较的Wilcoxon检验与Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验的功效进行比较。方法采用Matlab7.5软件编程,利用MonteCarlo方法模拟不同总体条件下两种方法的检验功效。结果对正态分布,两总体方差比率越大K-S检验的功效越高,而Wilcoxon检验则受方差比率的影响不大;对偏态分布,两检验法在方差不等时功效更高。方差相等且样本量较大的两组数据比较时,Wilcoxon检验功效高于K-S检验;其余情况则K-S检验功效更高;如果样本量足够大,两种方法功效接近。结论当两组样本方差相等且样本量较大时(n≥50)建议采用Wilcoxon检验,而在其他条件下均可采用K-S检验,当效应量ES≥0.8且样本量n≥50时两种方法均可。

Wilcoxon秩和检验在热带气旋强度预报方法评定中的应用

介绍了一种非参数检验—Wilcoxon秩和检验,并将其应用于热带气旋(tropical cyclone,TC)强度预报方法评定。由于在TC强度预报评定中,预报误差的分布是非正态分布,因此无法使用常用的参数检验,必须用非参数检验。结果表明,将Wilcoxon秩和检验应用于TC强度预报方法的评定,有利于更加深入理解TC强度预报方法,提高预报准确性。

非高斯噪声下基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法

扩散式仿射投影算法(DAPA)是实现分布式网络参数自适应估计的一种重要方法,该算法在输入信号存在相关性时仍快速收敛,但抑制具有脉冲特性的非高斯噪声能力弱,且固定步长对收敛性有所限制。为此,该文提出了基于Wilcoxon范数的变步长符号扩散式仿射投影算法(VSS-DWAPA)。首先,引入稳健估计理论中抗异常值能力强的Wilcoxon范数作为代价函数并根据其取值特点进行了符号量化,推导出了新的迭代方程;其次,针对固定步长的局限性,采用迭代方式实现了误差信号对步长的控制,在初始阶段和接近收敛阶段选择不同的步长,使算法具有更好的适应性。仿真结果表明,在非高斯噪声下本文的VSS-DWAPA算法在收敛性、跟踪性等方面均优于现有一些扩散式自适应滤波算法,同时在高斯噪声环境下也具有较好的性能。

基于最小Wilcoxon学习方法的模糊树模型

模糊树方法采用最小二乘法学习模糊规则的后件参数,对例外点敏感.为此采用对例外点不敏感的最小Wilcoxon学习方法代替最小二乘法,提出一种基于最小Wilcoxon学习方法的模糊树建模方法,该方法既改善了模糊树方法对例外点敏感的缺点,又继承了模糊树方法的优点.通过对混沌时间序列预测研究,仿真结果表明:所提方法可以对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确预测,验证了该方法的有效性和对例外点的鲁棒性.

无删失生存数据Wilcoxon秩和检验与logrank检验的比较

目的比较Wilcoxon秩和检验与logrank检验处理无删失生存数据的统计性能。方法采用Monte-Carlo模拟方法,应用SAS9.1.3软件编程,比较两种检验方法的I型错误率和检验效能。结果小样本情形(n≤50)下,Wilcoxon秩和检验的Ⅰ型错误率较logrank检验更接近检验水准0.05,而检验效能与logrank检验相差不大,后者检验效能的提高是以扩大Ⅰ型错误率为代价的。结论对于无删失生存数据的比较,尤其是小样本情形(n≤50)下,建议采用Wilcoxon秩和检验。

基于Wilcoxon检测器的修正双模融合检测算法

针对双模复合制导中的融合检测问题,提出了一种修正的Wilcoxon检测器融合检测算法。通过对两局部统计量增加一个修正系数并使用修正的检验统计量进行判决,融合后系统的检测性能比传统Wilcoxon检测器融合检测算法有明显提高。文中给出了修正系数和融合检测器的虚警概率表达式,仿真结果表明,文中提出的算法使检测概率比传统Wilcoxon检测器略有下降,但虚警概率却大大降低,修正算法检测性能有很大改善,仿真结果还验证了修正系数和虚警概率关系的正确性。

我国股票市场的涨跌幅限制有效性研究——基于Wilcoxon秩和检验与A-CARCH模型框架下的分析

根据大盘指数波动特征,利用非参数统计方法中的Wilcoxon秩和检验,分别从短期和长期两个方面对股票市场涨跌幅限制的有效性进行了检验,结果表明,无论从短期还是从长期来看,涨跌幅限制对上证指数都发挥了其特有的稳定效应,但从长期来看,实施涨跌幅限制的股市波动性要显著小于未实施涨跌幅限制的波动性。

一种Wilcoxon型统计量的中心极限定理

本文给出了一种类似于两样本Wil(?)oxen统计量的秩和统计量的中心极限定理,特别地当变量服从球对称分布P时,其极限分布与分布P无关.此统计量可对分布的球对称性进行初步的检验.

Wilcoxon型趋势检验统计量及其应用

总体分布不明确或无法确定的多个样本数据的比较,常采用非参数统计方法,如Wilcoxon等级和检验、Kruskal—WallisH检验等,但它解决不了等级有序分组数据比较时的趋势检验问题。本文将介绍一种用于该类假设检验的统计量一扩展的Wilcoxon型趋势检验统计量,并给出实例分析。

非参数检验在循证医学实践中的价值——Wilcoxon秩和检验的正确应用

以文献数据为例,介绍如何正确应用非参数检验中的Wilcoxon秩和检验进行两组有序分类资料疗效差异的统计学假设检验。

随访资料的PL估计和Gehan的广义Wilcoxon检验

随访资料的统计分析已广泛应用于工程,医学和生物科学等领域。对于随访资料的统计分析实质上就是对生存数据的统计分析。对于生存数据的处理主要有两个步骤,即估计生存函数和比较生存分布。本文运用PL估计以及Gehan的广义Wilcoxon检验,并通过相应的C语言程序和MATLAB程序,对随访资料进行统计分析。

两独立样本的Wilcoxon符号秩检验和Brown—Mood中位数检验的功效比较

本文针对两独立样本数据的Wilcoxon符号秩检验和Brown—Mood中位数检验的相对效率进行测度进而比较两种检验的功效。本文先通过类比的方法，基于渐进相对效率理论对二者的功效做出一个初步的判断得出Wilcoxon符号秩检验功效较高的结论；再通过蒙特卡洛模拟，运用R软件计算对于正态分布下不同参数的两总体两检验的功效。从模拟的结果也可以看出，Wilcoxon符号秩检验的检验效果较Brown—Mood检验而言要好。

Cox-Stuart及Wilcoxon符号秩检验在产品质检中的应用

非参数检验是一种优良的检验方法。以汽车生产流水线为例,首先运用Cox-Stuart趋势检验对同批产品进行全项指标的合格性检验,其次利用Wilcoxon符号秩检验对产品的单项指标进行质量检验。根据检验结果找出生产线中存在的误差环节,以此突出两种检验方法的优点。针对模型提出进一步的改进优化,使其更好地应用于实际问题。

Wilcoxon秩和检验在审计推理中的应用研究

为了在有限时间内以合理的成本完成审计工作,审计抽样应运而生,同时也制造出了统计与审计学科间互相渗透的机缘。在实质性测试阶段,审计人员常常需要对被审计单位某类交易或账户余额是否存在错报作出判断,这时,统计分析方法便有其用武之地。本文针对被审计单位账面金额与审定金额间的差异提出一种非参数检验方法—Wilcoxon秩和检验。非参数检验不涉及描述总体分布的有关参数,仅从样本数据的秩特征来推断总体情况。本文在介绍秩和检验方法之余,通过实例分析秩和检验方法在审计推断中的应用,以期提高审计人员的工作效率,防范审计风险。

相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布

研究了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的问题.利用Hoeffding分解方法,获得了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布为正态分布的结果,推广了负相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的结果.

一类长记忆时间序列趋势项变点的Wilcoxon秩检验

对一类带Hurst指数的分数布朗运动趋势项变点的检验问题进行了研究,提出了一种先对观测序列做一阶差分,再基于差分序列构造Wilcoxon秩统计量做检验的后验检验方法。在原假设下证得检验统计量的极限分布是标准分数布朗运动的泛函,并给出了检验统计量的临界值。数值模拟结果表明,提出的检验方法除Hurst值较大外,均能很好地控制经验水平,经验势随样本量的增多几乎能趋近于1,且在样本量较大时,对截距项变点和方差变点稳健。采用该方法分析了1854—1989年北半球月均气温数据,未检测到趋势项变点。

基于最小Wilcoxon学习方法的Hammerstein模型辨识

提出一种基于最小Wilcoxon学习方法的非线性动态系统建模方法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联——Hammerstein模型来描述非线性动态系统。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起线性中间模型。再由最小Wilcoxon学习方法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,推出原系统的非线性静态环节和线性动态环节的参数,从而实现原非线性动态系统建模。在系统仿真响应信号有扰动时,该方法比用最小二乘法辨识中间模型表现出更强的鲁棒性。

基于Wilcoxon的仿射投影算法

在实际环境中异常值的存在会破坏基于l2范数优化准则的自适应滤波算法,然而在统计学中,基于秩的Wilcoxon方法通常对异常值不敏感,为此,通过以最小化加权Wilcoxon范数代替加权欧式范数作为代价函数,并利用Sign-Sign Wilcoxon比Sign Wilcoxon在存在异常值时有更快的收敛速度这一思想,提出一种基于Wilcoxon范数的变步长符号-符号仿射投影算法,该算法可以缓解基于Wilcoxon范数的符号-符号仿射投影算法固定步长的局限性。仿真结果表明,在非高斯噪声下,该算法与APA,WAPA,Sign WAPA,Sign-Sign WAPA相比具有更优越的性能。