Pytania otagowane jako nonparametric

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.

7
Jak wybrać test t lub test nieparametryczny, np. Wilcoxon w małych próbkach
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 znaku. Jak możemy podjąć podstawową decyzję o tym, który test …
14
Dlaczego solidne (i odporne) statystyki nie zastąpiły klasycznych technik?
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 wiadomo. Na przykład, że tak wiele typowych wskaźników internetowych jest …
15
Dlaczego statystyka parametryczna miałaby być zawsze lepsza od statystyki nieparametrycznej?
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 narzędzia, które działa na każdą okazję?
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
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) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
8
Czy wszystkie modele są bezużyteczne? Czy jakiś dokładny model jest możliwy - czy użyteczny?
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, zawsze można użyć „dokładnego …
3
Test ładowania początkowego a testowanie permutacji
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 pytanie brzmi, która technika ponownego próbkowania zyskała większą popularność …
2
Czy istnieje wiarygodny nieparametryczny przedział ufności dla średniej przekrzywionego rozkładu?
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 <- 1000 set.seed(1) which <- …
3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
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 losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …
3
Dlaczego modele procesu Gaussa nazywane są nieparametrycznymi?
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. Hiperparametry). Dlaczego więc nazywane są modelami nieparametrycznymi?
2
Czy to prawda, że ​​metody bayesowskie nie pasują do siebie?
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 jakichkolwiek danych wejściowych innych niż ta pojedyncza próbka, jakkolwiek …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.