我有两个样品。从它们的密度来看，一个看起来是对称的，另一个来自一些右尾分布。我想测试两者是否具有相同的偏度（此处忽略选择性推理的问题）。
我的计划是对两个样本进行自举复制，计算它们的偏度差异，然后重复 B 次以查看 97.5% 的值是否为 0 的两侧之一。
我的问题是：
- 如果我假设正态性（或做出其他假设），是否有一个已知的测试来比较两个观察值的偏度？
- 在进行这种类型的引导假设检验时，我应该注意什么（我在上面的描述中没有提到）？
（ps：R中的例子总是受欢迎的）
如何测试两个样本的偏度差异？
机器算法验证
r
假设检验
引导程序
偏度
2022-03-19 08:24:47
1个回答
通常，您可以将数据分布与一些探索性分析（即，如果您制作箱线图）或统计方面的方法进行比较，看看您的平均值、中位数和百分位数的位置，以了解您的分布。除此之外，还有一些测试表明在比较两个或多个组时是否可以假设方差相等。例如 Kolmogorov–Smirnov 测试。为此，您需要一个不显着的结果，即两个分布是彼此没有显着差异。
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