什么是非参数控制图

1. 参数模型和非参数模型的区别。

参数模型和非参数模型的区别主要有以下几点：

1、两种模型的得出方式不同。

参数模型可以通过已知模型结构中的各个参数，再通过理论分析得出；而非参数模型是直接或间接地从实际系统的实验分析中得到的响应，无法分析得出。

2、参数模型可以用数学表达式表示出来，而非参数模型不可以。

参数模型可以用数学表达式表示出来，而非参数模型数学关系不是那么明显，参数并不确定。

参数模型可以通过结构化表达式和参数集表示的模型。参数模型是以代数方程、微分方程、传递函数等形式表达的，或采用机抑方法建立的模型。

非参数模型是指系统的数学模型中非显式地包含可估参数。例如：系统的频率响应、脉冲响应、阶跃响应等都是非参数模型。

3、两种模型的确定性不同。

在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布的一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型。

非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量，其分布是存在的（分布中也可能存在参数），但是无法知道其分布的形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。

(1)什么是非参数控制图扩展阅读：

参数模型的优势在于它的灵活性，不需要对模型的结构做任何具体的假设。可是，非参数模型存在明显的缺陷：

1、维数诅咒是非参数估计无法逃避的一个本质问题。

2、非参数模型中很难加入离散的预测变量。

3、当预测变量的维数较高时，很难画出估计函数的图像并给出估计的合理解释。

半参数模型作为非参数模型和参数模型之间的一类模型，既继承了非参数模型的灵活性，又继承了参数模型的可解释性，可以进一步改善非参数模型的缺陷。

2. SolidWorks为什么没有非参数功能

改图方便，那就不好管理，没有链接了，容易改错。要想改图直接改模型一样啊。

3. 非参数概率密度函数是什么意思什么叫做非参数

要清楚什么是非参数，首先就要明白什么是参数，因为二者是相对的。参数是指不内确容定的参加计算的非自变量。当参数取不同的特殊值时，都会有唯一函数与之对应，也就能计算出唯一的因变量值，比如f(x)＝ax＋√2a中的a，它的取值会影响整个函数。因此非参数就是两种情况，一是加减法中的0和乘除法中分母位置上的1，那么在算式中没有必要体现；二是在各种位置上体现出来的其他确定的参加计算的值，比如f(x)＝x＋√2等。
那么概率密度也根据是不是带有参数分为“参数概率密度”和“非参数概率密度”。即带有参数的概率密度和不带参数的概率密度。参数概率密度是一类同型概率密度，非参数概率密度是一个特殊的参数概率密度概率密度（因为可以视作与原概率密度加减的参数为0且乘除的参数为1的参数概率密度），属于某一类同型概率密度。

4. 独立样本非参数检验的图表代表什么意思

Z值为负值，说明第一个样本和秩和小于第二个样本的秩和。
秩和=平均秩×例数，所以判断哪组数据较低，要看平均秩(Rank mean)，类似均数(mean)，是平均的排序号，但不是真实的值。

5. 非参数检验中的散点图法是什么

社会学的专业知识，用社会学专业软件SPSS可以进入分析对话框可以直接找到散点图法～

6. 参数检验和非参数检验是什么意思

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。

参数检验和非参数检验的本质区别：

1.参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。

2.参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。

(6)什么是非参数控制图扩展阅读：

参数检验与非参数检验的优缺点。

1）参数检验：优点是符合条件时，检验效率高；其缺点是对资料要求严格，如等级数据、非确定数据（＞50mg）不能使用参数检验，而且要求资料的分布型已知和总体方差相等。

2）非参数检验：优点是应用范围广、简便、易掌握；缺点是若对符合参数检验条件的资料用非参数检验，则检验效率低于参数检验。如无效假设是正确的，非参数法与参数法一样好，但如果无效假设是错误的，则非参数检验效果较差，如需检验出同样大小的差异的差异往往需要较多的资料。

另一点是非参数检验统计量是近似服从某一部分，检验的界值表也是有近似的（如配对秩和检验）因此其结果有一定近似性。

1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。

H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；

H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；

预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立。

如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。

两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。

SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法，其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。

某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异，可从两种工艺生产出的产品中随机抽样，得到各自的使用寿命数据。

7. UG中什么是参数曲线和非参数曲线 （ 请求指点）

参数曲线可以实现精确控制的,如圆的半径不同圆就不一样
想样条曲线等,它们的形状只能根据控制点进行控制所以就是非参数的

8. 非参数是什么意思

非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
http://ke..com/link?url=FxSjaAlbq_

9. 能简单介绍下什么是非参数DEA吗

非参数的DEA最优化模型，是直接利用样本数据（即决策单元的输入、输出数据）建立相应的最优化模型，并进行最优性分析。它是替代函数最优化分析的一种非参数方法。国内外的学者从不同角度曾进行过这方面的研究。