介绍非参数分析电子产品
作为一个体育迷,玩家和工程社区的成员,我听说我的争论和辩论谁更好。我们作为人类肯定爱我们的列表和排名。即使你最有可能是一个激烈讨论的一部分,这些我指的是,我们大多数人并没有意识到,我们在进行非参数分析。
在这个词的字面意思,非参数分析是没有这样的假设。在这种严格的意义上,“非参数”本质上是一个零的类别,因为几乎所有统计分析假设一件事情或另一个属性的源人口(s)。
参数和非参数分析的区别
最好使用参数分析或测试时,关于总体参数是完全已知的信息。
然而,最好是使用非参数分析或测试时少或没有关于总体参数的信息。
总之,参数测试或分析假设数据是正态分布。然而,非参数分析或测试没有假设的分布数据。
理解和定义一个参数
所以,一个参数是什么?只不过一个参数被定义为一个特征的人口,不能改变。这里有一个例子来进一步明确的定义一个参数。
教授计算平均成绩得分在最近的一个测试,班上学生使用以下公式:
如果我们检查上面给出的公式,教授的是所有的学生在计算总标志。同时,我们假定学生数是正确的,没有错过了成绩。现在的问题是,你能改变整个标志由学生得分?正确的答案是,不。因此,平均马克得分被称为人口的一个参数,因为它不能被改变。
非参数分析是什么?
非参数分析指的是在数据统计方法不需要符合正态分布。非参数分析使用的数据通常是顺序,这意味着它并不依赖于数字,而是各种各样的排名或秩序。例如,一个工程师中原型电子设备和她进行了一次调查,传达客户偏好从喜欢到不喜欢会被视为顺序数据。
总的来说,非参数统计和分析包括非参数描述性统计,统计模型,推理和统计检验。此外,非参数模型的模型结构是基于理论演绎而不是实证观察。
应该注意的是,非参数一词并不意味着暗示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,而不是固定的。
当你应该使用非参数分析?
非参数分析有一个广泛的范围或可能的使用范围由于其非限制性要求。在电子产品方面,它可以是一个宝贵的工具来帮助评估组织或类型的组件的性能,美学设计用于原型或客户偏好的成品。如前所述,非参数分析有广泛的可能的用途。
因此,如何确定何时使用非参数分析?一般来说,非参数测试时使用你的数据是不正常的。因此,你那道问题的答案取决于你的能力来确定如果您的数据是正态分布。
帮助这个决心,你可以看看你的数据的分布。如果您的数据大约是正常的,那么你不应该使用非参数统计分析。同样,如果你没有一个图来帮助搞清楚这一点,您可以使用偏态和峰态函数中找到Excel。
注:正态分布没有倾斜。因此,集中和对称的形状。同时,峰态是指多少数据的尾巴和中心。正态分布的偏斜度和峰度约1。
参数和非参数分析特别有用在汽车和航空航天工业。
使用非参数分析的理由
的数据类型将决定如果你可以或应该使用非参数分析。让这个决心,你必须考虑你的数据是否允许等参数检验和非参数测试卡方测试的两种类型之一。
的数据类型确定,如下。
名义尺度或顺序尺度,使用非参数分析。
·间隔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:
·一个或多个参数测试的假设已经违反了。
·样本容量太小,运行参数测试。
·数据异常值,不能被删除。
·您想要测试的值而不是意思(你可能会想这样做如果你有一个非常偏态分布)。
四个最常见的类型的非参数检验(但不限于)
Mann-Whitney U测试:非参数版本的独立样本t检验。测试主要包含顺序数据处理两个独立样本。
的Wilcoxon符号秩检验:非参数对应的配对样本t检验。与顺序数据测试比较两个相关样本。
克鲁斯卡尔-沃利斯测试:一个非参数选择单向方差分析。克鲁斯卡尔-沃利斯检验是用来比较两个以上的独立组织顺序数据。
卡方测试:参数测试,确定预期之间的差异的重要性和观察到的频率在一个或多个类别。测试应用于分类数据。
非参数测试包括众多方法和模型以及一个广泛的使用和应用程序。在电子产品方面,特别是当处理设计,这些类型的分析提供急需的反馈。
总有需要实证数据分析的范围内工程和PCB设计,但也有一个平等的需要理论推导分析。一个工程师可以设计完美的电子设备,但没有考虑顾客的偏好,完美的设备只是一词的另一个名字一个镇纸。
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