非参数方差分析的 Kruskal-Wallis 检验在统计学中，Kruskal-Wallis 按等级对方差进行单向分析（命名为（威廉·克鲁斯卡尔（William Kruskal）和W.艾伦·沃利斯（W.Allen Wallis） 检验各组之间人口中位数的相等性。 它等同于一个将数据替换为它们的等级的单向方差分析。 它是一个将 Mann-Whitney U 检验扩展到 3 个或更多组。 由于它是一个非参数方法，Kruskal-Wallis 检验不假设正态分布总体，不像类似的单向方差分析。 然而测试确实假设每组的形状和比例分布相同， 除了中位数的任何差异。 的准确分布Kruskal-Wallis 统计非常耗费时间、空间和内存，因此使用其他分布近似。 MatLab 函数 KRUSKALWALLIS 仅使用卡方分布是最保守的（这意味着它更接受H0假设比你想要的）。 此函数还计算 F、Beta 和
2021-09-21 11:30:10
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thw Weibull 拟合测试的 3 个优点：Anderson-Darling、卡方和图形
2021-09-17 20:44:56
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2021-09-14 11:32:06
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利用matlab对数据进行M-K检验法可判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。经常用于气候变化影响下的降水，干旱频次趋势检验。本文书写M-K突变检验法在Matlab中运行的代码，试行良好。
2021-09-14 10:32:40
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