Użyj tego znacznika, aby zapytać o naturę metod nieparametrycznych lub parametrycznych lub różnicę między nimi. Metody nieparametryczne na ogół opierają się na kilku założeniach dotyczących podstawowych rozkładów, podczas gdy metody parametryczne przyjmują założenia, które umożliwiają opisanie danych za pomocą niewielkiej liczby parametrów.
Niektóre hipotezy można przetestować za pomocą testu t- Studenta (być może przy użyciu poprawki Welcha dla nierównych wariancji w przypadku dwóch próbek) lub za pomocą testu nieparametrycznego, takiego jak test rangowany ze znakiem Wilcoxona, test U Wilcoxona-Manna-Whitneya, lub test sparowanego...
Przy rozwiązywaniu problemów biznesowych z wykorzystaniem danych często zdarza się, że co najmniej jedno kluczowe założenie, że klasyczne statystyki poniżej szpilek są nieprawidłowe. Przez większość czasu nikt nie zadaje sobie trudu, aby sprawdzić te założenia, więc tak naprawdę nigdy nie...
W jakich przypadkach należy preferować jedno nad drugim? Znalazłem kogoś, kto twierdzi z korzyścią dla Kendall, z powodów pedagogicznych , czy są jeszcze inne
Czy ktoś może mi wyjaśnić, dlaczego ktoś miałby wybrać parametryczną zamiast nieparametrycznej metody statystycznej do testowania hipotez lub analizy regresji? W moim umyśle, to jak pójście do raftingu i wybierając odporny zegarek bez wody, bo może nie dostać mokre. Dlaczego nie skorzystać z...
Mam dane z eksperymentu, który przeanalizowałem za pomocą testów t. Zmienna zależna jest skalowana w odstępach czasu, a dane są niesparowane (tj. 2 grupy) lub sparowane (tj. W obrębie osobników). Np. (W ramach przedmiotów): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5,...
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...
To pytanie ropieło mi w głowie od ponad miesiąca. Numer Amstat News z lutego 2015 r. Zawiera artykuł autorstwa profesora Berkeleya Marka van der Laana, który zbeształ ludzi za używanie niedokładnych modeli. Twierdzi, że przy użyciu modeli statystyka jest więc sztuką, a nie nauką. Według niego,...
Istnieje kilka popularnych technik ponownego próbkowania, które są często stosowane w praktyce, takich jak ładowanie, test permutacji, scyzoryk itp. Istnieje wiele artykułów i książek na temat tych technik, na przykład Philip I Good (2010) Permutation, Parametric i Bootstrap Tests hipotez Moje...
Drzewa decyzyjne wydają się być bardzo zrozumiałą metodą uczenia maszynowego. Raz utworzony może być łatwo sprawdzony przez człowieka, co jest wielką zaletą w niektórych aplikacjach. Jakie są praktyczne słabe strony drzew
Uogólnione modele addytywne to takie, w których na przykład . funkcje są płynne i należy je oszacować. Zwykle przez karane splajny. MGCV jest pakietem w R, który to robi, a autor (Simon Wood) pisze książkę o swoim pakiecie z przykładami R. Ruppert i in. (2003) napisać znacznie bardziej dostępną...
Bardzo wypaczone rozkłady, takie jak log-normal, nie dają dokładnych przedziałów ufności ładowania. Oto przykład pokazujący, że lewy i prawy obszar ogona są dalekie od idealnego 0,025 bez względu na to, jaką metodę ładowania początkowego wypróbujesz w R: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo...
Słyszałem o prawdopodobieństwie empirycznym Owena, ale do niedawna nie zwracałem na to uwagi, dopóki nie natknąłem się na nie w interesującej pracy ( Mengersen i in. 2012 ). W moich wysiłków, aby zrozumieć, jakie zebrała, że prawdopodobieństwo obserwowanego danych jest reprezentowana jako , gdzie...
Jestem trochę zmieszany. Dlaczego procesy Gaussa nazywane są modelami nieparametrycznymi? Zakładają, że wartości funkcjonalne lub ich podzbiór mają wcześniejszy Gaussa ze średnią 0 i funkcją kowariancji podaną jako funkcja jądra. Te funkcje jądra same w sobie mają pewne parametry (tj....
Czy to prawda, że metody bayesowskie nie pasują do siebie? (Widziałem kilka artykułów i samouczków przedstawiających to twierdzenie) Na przykład, jeśli zastosujemy Proces Gaussa do MNIST (odręczna klasyfikacja cyfr), ale pokażemy tylko jedną próbkę, czy powróci on do wcześniejszego rozkładu dla...
Czytając o 2-próbnym teście KS, rozumiem dokładnie, co on robi, ale nie rozumiem, dlaczego to działa . Innymi słowy, mogę wykonać wszystkie kroki, aby obliczyć funkcje rozkładu empirycznego, znaleźć maksymalną różnicę między nimi, aby znaleźć statystykę D, obliczyć wartości krytyczne,...
Używam JMP do badania różnic w pokryciu wegetacyjnym w grupach form wzrostu (drzewa, krzewy, zioła itp.) Przed i po trzech zabiegach kontrolnych. Rozmiar mojej próbki jest niewielki (n = 5) i większość moich rozkładów zwykle nie jest dystrybuowana. W przypadku rozkładów normalnych użyłem ANOVA do...
Mam wrażenie, że można było o to zapytać gdzie indziej, ale nie tak naprawdę z rodzajem podstawowego opisu, którego potrzebuję. Wiem, że nieparametryczny polega na medianie zamiast na średniej do porównywania ... czegoś. Wierzę również, że opiera się na „stopniach swobody” (?) Zamiast standardowego...
Niedawno przeczytałem dwa artykuły. Pierwszy dotyczy historii korelacji, a drugi nowej metody o nazwie Maksymalny współczynnik informacyjny (MIC). Potrzebuję twojej pomocy w zrozumieniu metody MIC w celu oszacowania nieliniowych korelacji między zmiennymi. Ponadto instrukcje dotyczące jego...
Czy jest jakiś test statystyczny, który jest parametryczny i nieparametryczny? To pytanie zadał panel wywiadu. Czy to ważne