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关于Mann-Whitney U检验，看完这篇文章就全明白了！
Mann-Whitney U检验是一种非参数检验方法，由和在1947年提出，用于比较两个独立样本群体的分布特性，尤其是当数据不满足正态分布假设时。
它旨在检验两个样本群体是否具有相同的分布形状，而非比较平均值。
其假设是：
当数据分布非正态且样本量较小（通常少于30），且数据是连续的，Mann-Whitney U检验就非常适用，比如经济学、生物科学和流行病学等领域。
它与配对t检验不同，后者假设数据正态分布。
如果要比较两组以上的偏态数据，Kruskal-Wallis单向方差分析（ANOVA）更为合适。
进行Mann-Whitney U检验时，首先要确保比较的变量是连续的，并且样本是独立且随机选择的。
检验过程包括对数据进行排序，计算U值，然后根据样本量和显著性水平确定临界值，最后根据U值与临界值的比较来作出假设检验的决定。
例如，如果U值小于临界值，则拒绝H0，表明两组存在显著差异。
请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定？
VAR模型的滞后阶数越大，自由度就越小。
一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数。
如果AIC和SC并不是同时取值最小，采用LR检验进行取舍。
时序数据样本容量小，AIC和SC准则可能需要谨慎，需要根据经验验证。
从经验看，这时一般比较滞后123阶基本可以得到较好结果。
还可以通过eviews6.0软件确定最大滞后阶数，在var估计结果窗口中点击view/lag/structure/lag/length/criteria输入最大滞后阶数，以*号最多的阶数确定滞后阶数。
似然比检验LR是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。
似然比定义为有约束条件下的似然函数最大值与无约束条件下似然函数最大值之比。
扩展资料：
似然比检验其基本思想：设由n个观察值X1，X2，?，Xn组成的随机样本来自密度函数为f（X；θ）的总体，其中θ为未知参数。
要检验的无效假设是H0：θ=θ0，备择假设是H1：θ≠θ0；检验水准为α。
为此，求似然函数（见，极大似然法）在θ=θ0处的值与在θ=θ（极大点）处的值（即极大值）之比，记作λ。
可以得出：
1、两似然函数值之比值λ只是样本观察值的函数，不包含任何未知参数。
2、0≤λ≤1，因为似然函数值不会为负，且λ的分母为似然函数的极大值，不会小于分子。
3、越接近θ0时，λ越大；反之，与θ0相差愈大，λ愈小。因此，若能由给定的α求得显著性界值λ0，则可按以下规则进行统计推断：
当λ≤λ0，拒绝H0，接受H1；当λ>λ0，不拒绝H0。
这里 P（λ≤λ0）=α。
衡量评价治疗的指标主要有哪些?
衡量评价治疗的指标主要有效率、治愈率、生存率。
有效率定义：接受治疗的患者中治疗有效的频率。
常用百分率(%)表示。
治愈率，是指某种疾病平均每百名患者中可治愈的人数，反应其可治愈的概率。
治愈率（recovery rate，curative ratio）是期内平均每百名治疗病人中，经医生判定为治愈的人数。
或者可以说是某种病可治愈的概率。
生存率乃指某生物种群内的每一个体经过一定时限以后生存的机率。
如以横轴为经过的时间(日、月或年)，纵轴为生存率，则可绘出生存曲线。
根据生存曲线的类型可以判断生物种群死亡的规律。
生存率比较
当有两个或两个以上的生存分布时，我们常需比较它们是否来自同一生存分布，此时的假设检验为：
H0：样本所来自的总体生存分布相同；H1：样本所来自的总体生存分布不相同。
可选用的检验方法有：Logrank法，广义Wilcoxon法，和Cox-Mantel 法等。
当拒绝H0时，认为几个生存分布不相同。
生存率比较的检验方法在SPSS中，Life Tables过程和Life Tables过程模块中均有其相应内容，因此，仅以Logrank检验为例说明基本原理与过程。
Logrank检验又称对数秩检验，其基本思想是，假定无效假设成立(两总体生存曲线无差别)，则根据两种处理不同生存时间的初期观察人数和理论死亡概率计算出的理论死亡数。
与实际死亡数应相差不大，否则无效假设不成立，认为两条生存曲线差异有统计学意义，对数秩检验可用于两个或多个样本生存曲线的比较。
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