为什么组间有差异而AUC面积确很小呢?

发布网友 发布时间:2022-04-20 18:02

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热心网友 时间:2023-08-29 04:50

什么是组间差异检验?就是组间的差异分析以及显著性检验,应用统计学上的假设检验方法,检验组间是否有差异及其差异程度。坦率地讲,所有的差异检验都基于一个假设:组间没有差异,变量之间没有关系(即原假设H-O)。

回顾一下《概率论与数理统计》中关于假设检验的基本概念。

    总体(population):包含所研究的全部个体(数据)的集合。

    样本(sample):从总体中抽取的一部分元素的集合。

    参数(parameter):用来描述总体特征的概括性数字度量。

    统计量(statistic):用来描述样本的概括性数字度量。

    其中参数这个概念最值得我们好好体会,因为今天的主角组间差异检验,在这个水平上可以分为两类:参数检验和非参数检验。那么什么叫参数检验和非参数检验,它们之间的区别是什么呢。要理解前面的问题,首先需要明白统计推断的概念。

    统计推断是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法,包括参数估计和假设检验两大类。总体的参数一般是未知的,通常可以用样本统计量来对总体的参数进行估计,例如可以用样本均值对总体均值进行点估计,利用样本均值的分布对总体均值进行区间估计,这些都称为参数估计。

    对未知参数的假设进行检验称为参数统计,所用的检验叫做参数检验(Parameter test)。不依赖总体分布的具体形式,也不对参数进行估计或检验的统计方法,叫做非参数统计,其检验方法就是非参数检验(Non-parametric test)

    参数检验和非参数检验的区别:

    1 参数检验是针对参数做的假设,非参数检验是针对总体分布情况做的假设,这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。例如两样本比较的t 检验是判断两样本分别代表的总体的均值是否具有差异,属于参数检验。而两样本比较的秩和检验(wilcoxcon 检验及Mann-Whitney 检验)是判断两样本分别代表的总体的位置有无差别(即两总体的变量值有无倾向性的未知偏离),自然属于非参数检验。

    2 二者的根本区别在于参数检验要利用到总体的信息(总体分布、总体的一些参数特征如方差),以总体分布和样本信息对总体参数作出推断;非参数检验不需要利用总体的信息(总体分布、总体的一些参数特征如方差),以样本信息对总体分布作出推断。

    3,参数检验只能用于等距数据和比例数据,非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据,但精确性就会降低。

    那么什么时候用参数检验,什么时候用非参数检验呢?非参数检验一般不直接用样本观察值作分析,统计量的计算基于原始数据在整个样本中的秩次,丢弃了观察值的具体数值,因此凡适合参数检验的资料,应首选参数检验。但是不清楚是否合适参数检验的资料,则应采用非参数检验。

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