非参数检验——游程检验
对以下两个样本进行游程检验，minitab下stat——Nonparametrics——runs test，请问minitab是用什么原理算的？
A：13.3 14.6 13.6 17.2 14.1 10.6 15.9 14.7 14.2 18
B：14.1 15.1 9.9 14.5 17.9 16.1 16.8 15.1 13.2
MINITAB的结果如下：
Runs test for C1
Runs above and below K = 14.6789
The observed number of runs = 11
The expected number of runs = 10.4737
9 observations above K, 10 below
* N is small, so the following approximation may be invalid.
P-value = 0.803
minitab的算法是游程数法呢还是游程长度法？或则其他
A：13.3 14.6 13.6 17.2 14.1 10.6 15.9 14.7 14.2 18
B：14.1 15.1 9.9 14.5 17.9 16.1 16.8 15.1 13.2
MINITAB的结果如下：
Runs test for C1
Runs above and below K = 14.6789
The observed number of runs = 11
The expected number of runs = 10.4737
9 observations above K, 10 below
* N is small, so the following approximation may be invalid.
P-value = 0.803
minitab的算法是游程数法呢还是游程长度法？或则其他
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4 个回复
lwxg (威望:0)
赞同来自: Neo_944
具体计算过程如下:
1.先把A/B两列数合在一起求出平均值为14.67894737
2.然后按A B数据依次和K进行比较,小的转为-,大的转为+
结果为---+--++-+-+--++++-
3.计算游程数R为11
4.E(R)=1+2n1n2/(n1+n2)=10.47368421
5.σ(R)=sqrt(2n1n2/(n1+n2)^2/(n1+n2-1))=2.111831858
6.Z=(R-E(R))/σ(R)=0.249222393
7.对应的p值为0.803188862
不过以上的计算过程实际上是对应大样本场合（n1,n2或两者都大于20，接近正态分布）
所以本例中并不能保证结果的正确性，所以结果中加了备注。