Wprowadzenie do statystyki nieparametrycznej

Przez ostatnie dwa lata studiowałem statystyki. Prawie wszystko, czego się nauczyłem, dotyczy statystyki parametrycznej. Teraz chciałbym dowiedzieć się więcej o statystyce nieparametrycznej. Czy ktoś może zasugerować zwięzłe (być może również czytelne) wprowadzenie w tę dziedzinę?

Zależy to od tego, co rozumiesz przez „zwięzły”, jakiego rodzaju leczenia szukasz (w tym matematyki i pojęć i intuicji), jakie techniki chcesz uwzględnić.

Zdecydowanie polecam zacząć od książek i czytać więcej niż jedną książkę .

„ Praktyczna nieparametryczna statystyka ” Conovera jest dobra i zdecydowanie chciałbym włączyć ją do dowolnej listy.

„ Stosowane statystyki nieparametryczne ” Daniela są bardzo dobre, dość obszerne jak na swoją wielkość.

Zauważyłem, że „ testy bez dystrybucji ” Neave'a i Worthingtona były bardzo czytelne, kiedy pojawiły się po raz pierwszy (i pod wieloma względami nadal są). Obecnie kod w nim wygląda na nieco przestarzały, ale z drugiej strony jest ogólnie wystarczająco czytelny do przetłumaczenia. Jeśli możesz go znaleźć, jest to dobre wprowadzenie; warto kupić z drugiej ręki, jeśli nie kupisz go nowego.

Istnieją dziesiątki dobrych książek, niektóre starsze niż trzy, o których wspomniałem, niektóre nowsze; niektóre mogą ci bardziej odpowiadać niż ktokolwiek o którym wspomniałem. Zaczynam od biblioteki uniwersyteckiej i przeglądam wyszukiwania z terminami jak w powyższych tytułach i, jeśli to możliwe, sprawdzam, co jest w pobliżu.

Przeczytaj kilka z nich i znajdź kilka, które ci się podobają.

Kiedy jako studentka robiłem nieparametry, w zalecanym czytaniu było około ośmiu książek, być może więcej. W każdym z nich brakowało czegoś, czego w większości brakowało. Cieszę się, że mogłem na nie spojrzeć.

Jeśli twój kierunek studiów obejmuje nauki ścisłe (np. Psychologię, socjologię, edukację), poleciłbym statystyki nieparametryczne dla nauk behawioralnych autorstwa Siegela i Castellana (McGraw-Hill Book Company). (Mam drugie wydanie z 1988 roku). Ze wstępu:

Charakterystyczną cechą [jest] szczegółowy opis zastosowania każdej procedury do rzeczywistych danych.

Znalazłem „regresję semiparametryczną” Carroll, Wand i in. być całkiem czytelnym. Jest przestarzały, ale warto zacząć, zanim przejdziemy do zwięzłej, ale gęstej książki Simona Wooda na temat GAM.

Obie te książki koncentrują się na karanych modelach regresji splajnu, co nie jest wszystkim w statystykach nieparametrycznych. Ale prawdopodobnie najbardziej przydatne dla osób stosujących.

Byłem zaskoczony, gdy nie wspomniałem o wszystkich statystykach nieparametrycznych Larry'ego Wassermana .

Myślę, że to świetna książka o względnie zwięzłej wielkości. Zwłaszcza jeśli ktoś ma już jakieś doświadczenie w statystyce parametrycznej, ta książka oferuje bardzo świeże spojrzenie na „ metody statystyczne, które mają na celu utrzymanie jak najmniejszej liczby podstawowych założeń ”. Uważam, że jest mniej niespokojny niż inne książki wprowadzające / podkładowe; w zależności od preferencji może to być dobra lub zła rzecz. Jedyną „różnicą” tej książki jest to, że tak naprawdę nie obejmuje testów rang.