Pierwsze znaczenie nieparametryczne obejmuje techniki, które nie opierają się na danych należących do określonego rozkładu. Należą do nich między innymi:
- metody bez dystrybucji, które nie opierają się na założeniach, że dane pochodzą z danego rozkładu prawdopodobieństwa. Jako taki jest przeciwieństwem statystyki parametrycznej. Obejmuje nieparametryczne modele statystyczne, wnioskowanie i testy statystyczne.
- statystyki nieparametryczne (w sensie statystyki nad danymi, która jest zdefiniowana jako funkcja w próbce, która nie jest zależna od parametru), której interpretacja nie zależy od populacji pasującej do dowolnych sparametryzowanych rozkładów. Statystyki oparte na szeregach obserwacji są jednym z przykładów takich statystyk, które odgrywają centralną rolę w wielu podejściach nieparametrycznych.
Nie widzę różnicy między tymi dwoma przypadkami: metodami bez dystrybucji i statystykami nieparametrycznymi. Czy oboje nie zakładają, że dane pochodzą z jakiejś dystrybucji? Czym się różnią?
Dziękuję i pozdrawiam!
nonparametric
Tim
źródło
źródło
Odpowiedzi:
Ilustrujący przykład różnicy - porównywanie próbek z dwóch populacji.
W pierwszej definicji możesz nadal porównywać średnie z dwóch populacji, w jakiś sposób używając próbek do wyciągania wniosków (na przykład porównując średnie z próbek). Średnie populacji to parametry, ale nie przyjmuje się żadnych założeń dotyczących rozkładu (np. Nie zakłada się, że populacja jest normalnie podzielona). To statystyki „bez dystrybucji”. Ja nie sądzę, że należy to nazwać częścią statystyki nieparametrycznej - z powodu oczywistej logicznej sprzeczności.
Zgodnie z drugą definicją w ogóle nie bierze się pod uwagę średniej populacji ani żadnego innego parametru. Zamiast tego używasz metod takich jak porównania rankingów. To prawda, statystyki nieparametryczne.
źródło