引用（商务与经济统计19章）
实践中样本总体往往不服从正态分布，下面介绍针对非正态分布总体的假设检验，也称为非参数检验。
1.符号检验
1). 符号检验样本数n<20, 单个总体中位数差异双侧检测过程：
(1)给定来自同一总体的N个样本值，给定一个假设的总体中位数 m
(2) H0: 总体中位数 = m，H1：总体中位数≠m， 确定显著度α
(3) 将N个样本中>m 的样本记为“+”， <m的记为“-”， =m的样本删除,得到n个样本
(4)令P表示“+”号的概率，则若中位数=m(H0成立），p=0.5，所以将假设转化为二项分布概率p的假设：
H0: p=0.5, H1:p≠0.5
(5)计算二项分布的概率分布图，binomial(n=i, p=0.5), i= 1, ...n,
(6) 由于是双侧检测，p为"+"的概率:
(7) 若 p-value < α，拒绝假设H0（总体中位数不是m）， 否则不能拒绝假设H1
2）.符号检验样本数>20, 单个总体中位数单侧检测过程：
(1)给定来自同一总体的N个样本值，给定一个假设的总体中位数 m
(2)H0: 总体中位数 >= m，H1：总体中位数<m(比如指标中位数有所下降)， 确定显著度α
(3)将N个样本中>m 的样本记为“+”， <m的记为“-”， =m的样本删除,得到n个样本
(4)令P表示“+”号的概率，所以将假设转化为二项分布概率p的假设：H0: p>=0.5, H1:p<0.5
(5) n+ < 0.5n (否则一般不会有下降的备则假设H1)， 位于二项分布下侧，
,可以这样计算
(6) 由于当n>20时，二项分布随机变量x（正的频数） 近似服从
为
的连续因子矫正值，
%20%3D%20P(%20x%3C%3D%20%5Cfrac%7Bn_%2B1%20-%20%5Cmu%7D%7B%5Csigma%7D))
(7) 若p-value <α， 拒绝H0（指标中位数有所下降）， 否则无法拒绝H0
2. 匹配样本（成对样本）的假设
检测两总体是否有差异的检验过程：
(1) 提供N对样本，其中一个来自总体1，另一个来自总体2，
(2) 每一对样本，偏好总体1为“+”, 偏好总体2偏好为“-”， 无差别的样本删掉， 得n个样本
(3) 定义p为偏好总体1的概率，H0： p=0.5, H1: p ≠0.5， 定义显著度α
(4) 符号检验，双侧：
(5) 若 p-value <α，拒绝H0（两总体有偏好差别）， 否则无法拒绝H0
若 N > 20, 亦可用正态分布求p-value。
3. 连续区间校正
当随机变量X是离散变量时，用正态分布近似要将X=x的离散概率近似为(x-0.5, x+0.5)区间上的正态概率，
若为上侧取 X= x+0.5， 若为下侧取 X=x-0.5
