Используйте этот тег, чтобы узнать о природе непараметрических или параметрических методов или о различии между ними. Непараметрические методы обычно основаны на нескольких предположениях о базовых распределениях, тогда как параметрические методы делают предположения, которые позволяют данным описываться небольшим количеством параметров.
Определенные гипотезы могут быть проверены с использованием t- критерия Стьюдента (возможно, с использованием поправки Уэлча для неравных отклонений в случае двух выборок) или с помощью непараметрического теста, такого как парный критерий Уилкоксона со знаком, ранговый критерий...
При решении бизнес-задач с использованием данных обычно используется хотя бы одно ключевое предположение о том, что подкрепляющая классическая статистика недопустима. В большинстве случаев никто не удосуживается проверить эти предположения, поэтому вы никогда не узнаете. Например, то, что многие из...
В каких случаях один предпочитает один другому? Я нашел кого-то, кто претендует на преимущество для Кендалла по педагогическим причинам , есть ли другие
Может ли кто-нибудь объяснить мне, почему кто-то выбрал бы параметрический непараметрический статистический метод для проверки гипотез или регрессионного анализа? На мой взгляд, это все равно, что заняться рафтингом и выбрать не водостойкие часы, потому что вы можете их не намочить. Почему бы не...
У меня есть данные из эксперимента, которые я проанализировал с помощью t-тестов. Зависимая переменная масштабируется по интервалу, а данные либо непарные (т. Е. 2 группы), либо парные (т. Е. Внутри-субъекты). Например (в рамках предметов): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5,...
Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но...
Этот вопрос был в моей голове более месяца. Выпуск Amstat News за февраль 2015 года содержит статью профессора Беркли Марка ван дер Лаана, которая ругает людей за использование неточных моделей. Он утверждает, что при использовании моделей статистика становится искусством, а не наукой. По его...
Существует несколько популярных методов передискретизации, которые часто используются на практике, такие как начальная загрузка, тест перестановки, складной нож и т. Д. Об этих методах рассказывается множество статей и книг, например, Philip I Good (2010) Permutation, Parametric и Bootstrap Tests...
Деревья решений кажутся очень понятным методом машинного обучения. После создания он может быть легко проверен человеком, что является большим преимуществом в некоторых приложениях. Каковы практические слабые стороны деревьев...
Обобщенными аддитивными моделями являются те, где Y= α + f1( х1) + f2( х2) + еяy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i например. функции гладкие и должны быть оценены. Обычно по штрафным сплайнам. MGCV - это пакет в R, который делает это, и автор (Саймон Вуд) пишет книгу о своем...
Очень искаженные распределения, такие как log-normal, не дают точных доверительных интервалов начальной загрузки. Вот пример, показывающий, что левая и правая области хвоста далеки от идеальных 0,025 независимо от того, какой метод начальной загрузки вы используете в R: require(boot) n <- 25 B...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная...
Я слышал об эмпирической вероятности Оуэна, но до недавнего времени не обращал на это внимания, пока не наткнулся на интересную статью ( Mengersen et al. 2012 ). В моих попытках понять это я выяснил, что вероятность наблюдаемых данных представляется в виде L = ∏япя= ∏яп( Xя= х ) = ∏яп( Xя≤ x ) - P(...
Я немного смущен. Почему гауссовские процессы называют непараметрическими моделями? Они предполагают, что функциональные значения или их подмножества имеют гауссовский априор со средним 0 и ковариационную функцию, заданную в качестве функции ядра. Эти функции ядра сами имеют некоторые параметры...
Правда ли, что байесовские методы не подходят больше? (Я видел некоторые документы и учебные пособия, делающие это утверждение) Например, если мы применяем гауссовский процесс к MNIST (классификация рукописных цифр), но показываем только одну выборку, будет ли он возвращаться к предыдущему...
Читая о тесте KS с двумя образцами, я точно понимаю, что он делает, но я не понимаю, почему он работает . Другими словами, я могу выполнить все шаги для вычисления эмпирических функций распределения, найти максимальную разницу между ними, чтобы найти D-статистику, вычислить критические значения,...
Я использую JMP для изучения различий в растительном покрове в группах форм роста (деревья, кустарники, кустарники и т. Д.) До и после трех обработок с контролем. Размер моей выборки небольшой (n = 5), и большинство моих дистрибутивов обычно не распространяются. Для нормального распределения я...
У меня такое чувство, что его, возможно, спросили в другом месте, но не совсем с тем типом базового описания, которое мне нужно. Я знаю, что непараметрический метод основан на медиане, а не на средстве для сравнения ... чего-то. Я также считаю, что это зависит от «степеней свободы» (?) Вместо...
Совсем недавно я прочитал две статьи. Первый - об истории корреляции, а второй - о новом методе, названном максимальным информационным коэффициентом (MIC). Мне нужна ваша помощь, чтобы понять метод MIC для оценки нелинейных корреляций между переменными. Более того, инструкции по его использованию в...
Есть ли статистический тест, который является параметрическим и непараметрическим? Этот вопрос был задан группой интервью. Это правильный