概率论与数理统计-第9篇：非参数统计方法

概率论与数理统计-第9篇：非参数统计方法

一、突破分布限制：非参数统计的应用场景

在实际的人工智能、大数据和量化投资场景中，许多数据并不满足传统参数检验（如Z检验、t检验）所要求的正态分布或特定分布假设。例如，用户对产品的评分数据（1-5分）属于离散有序变量，金融市场中的极端事件数据呈现厚尾分布，此时非参数统计方法便成为分析利器。非参数统计无需对总体分布做严格假设，适用于小样本、数据分布未知或数据类型特殊的场景，在特征选择、异常检测等任务中发挥重要作用。

二、非参数检验核心方法

1. 卡方检验（ χ 2 \chi^2