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.

1
Czy istnieje optymalna przepustowość dla estymatora gęstości jądra instrumentów pochodnych?
Muszę oszacować funkcję gęstości na podstawie zestawu obserwacji za pomocą estymatora gęstości jądra. Na podstawie tego samego zestawu obserwacji muszę również oszacować pierwszą i drugą pochodną gęstości za pomocą pochodnych estymatora gęstości jądra. Przepustowość z pewnością będzie miała wielki wpływ na końcowy wynik. Po pierwsze wiem, że istnieje kilka funkcji …
3
Jak skalować wykresy skrzypiec do porównań?
Próbuję rysować wykresy skrzypcowe i zastanawiam się, czy istnieje sprawdzona najlepsza praktyka skalowania ich między grupami. Oto trzy opcje, które wypróbowałem przy użyciu mtcarszestawu danych R (Motor Trend Cars z 1973 roku, tutaj ). Równe szerokości Wygląda na to, co robi oryginalny papier * i co vioplotrobi R ( przykład …
1
Dlaczego warto korzystać z parametrycznego ładowania początkowego?
Obecnie próbuję omówić niektóre kwestie dotyczące parametrycznego ładowania początkowego. Większość rzeczy jest prawdopodobnie trywialna, ale nadal myślę, że coś przeoczyłem. Załóżmy, że chcę uzyskać przedziały ufności dla danych przy użyciu parametrycznej procedury ładowania początkowego. Mam więc tę próbkę i zakładam, że jest normalnie dystrybuowana. Oszacowałbym wtedy wariancję i znaczyłbym i …
3
Gdzie przydatne jest szacowanie gęstości?
Po przejrzeniu nieco zwięzłej matematyki, myślę, że mam niewielką intuicję w szacowaniu gęstości jądra. Ale jestem również świadomy, że szacowanie gęstości wielu zmiennych dla więcej niż trzech zmiennych może nie być dobrym pomysłem, jeśli chodzi o właściwości statystyczne jego estymatorów. Więc w jakich sytuacjach powinienem oszacować, powiedzmy, gęstość dwuwymiarową przy …
2
Możliwość zastosowania testu chi-kwadrat, jeżeli wiele komórek ma częstotliwości mniejsze niż 5
Aby znaleźć związek między wsparciem rówieśnika (zmienna niezależna) a satysfakcją z pracy (zmienna zależna), chcę zastosować test chi-kwadrat. Wsparcie rówieśników to kategorie w czterech grupach według stopnia wsparcia: 1 = bardzo mniej, 2 = do pewnego stopnia, 3 = w dużym stopniu i 4 = w bardzo dużym stopniu. Zadowolenie …
1
Dlaczego powiązania są tak trudne w statystyce nieparametrycznej?
Mój tekst nieparametryczny, Practical Nonparametric Statistics , często podaje czyste formuły dla oczekiwań, wariancji, statystyk testowych itp., Ale zawiera zastrzeżenie, że działa to tylko wtedy, gdy zignorujemy więzi. Przy obliczaniu statystyki U Manna-Whitneya zaleca się, abyś wyrzucał związane pary podczas porównywania większych. Rozumiem, że więzi tak naprawdę nie mówią nam …
3
Dlaczego asymptotyczna wydajność względna testu Wilcoxona
Powszechnie wiadomo, że asymptotyczna wydajność względna (ARE) testu rang ze znakiem Wilcoxona wynosi porównaniu z testem t- Studenta, jeśli dane pochodzą z populacji o rozkładzie normalnym. Dotyczy to zarówno podstawowego testu z jedną próbką, jak i wariantu dla dwóch niezależnych próbek (Wilcoxon-Mann-Whitney U). Jest to również ARE testu Kruskala-Wallisa w …
1
Jak nazywa się metoda szacowania gęstości, w której wszystkie możliwe pary są używane do utworzenia rozkładu normalnej mieszaniny?
Właśnie pomyślałem o zgrabnym (niekoniecznie dobrym) sposobie tworzenia szacunków gęstości jednowymiarowej i moje pytanie brzmi: Czy ta metoda szacowania gęstości ma nazwę? Jeśli nie, to czy jest to szczególny przypadek innej metody w literaturze? Oto metoda: mamy wektor który, jak zakładamy, pochodzi z nieznanego rozkładu, który chcielibyśmy oszacować. Sposobem na …
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
2
Jeśli jakikolwiek test parametryczny nie odrzuca wartości zerowej, czy jego nieparametryczna alternatywa robi to samo?
Jeśli zakłada się, że testy nieparametryczne mają mniejszą moc niż ich alternatywy parametryczne, czy to oznacza, że ​​jeśli jakikolwiek test parametryczny nie odrzuca wartości zerowej, to jego nieparametryczna alternatywa również nie odrzuca wartości zerowej? Jak to zmienić, jeśli założenia testu parametrycznego nie zostaną spełnione, a test i tak zostanie zastosowany?
3
Czy istnieje wersja z wieloma próbkami lub alternatywa dla testu Kołmogorowa-Smirnowa?
Porównuję rozkład wielkości drzew na sześciu parach poletek, gdzie jedna poletka została poddana obróbce, a druga kontroli. Używając testu Kołmogorowa-Smirnowa na każdej parze wykresów, stwierdzam, że wynosi od 0,0003707 do 0,75 . Czy istnieją jakieś odpowiednie metody radzenia sobie ze wszystkimi powtórzeniami łącznie, takie jak rozszerzenie próby KS na wiele …
6
Solidna (nieparametryczna) miara, taka jak współczynnik zmienności - IQR / mediana czy alternatywa?
Dla danego zestawu danych spread jest często obliczany albo jako odchylenie standardowe, albo jako IQR (zakres międzykwartylowy). Podczas gdy a standard deviationjest znormalizowane (wyniki Z itp.), A zatem może być użyte do porównania spreadu z dwóch różnych populacji, nie jest tak w przypadku IQR, ponieważ próbki z dwóch różnych populacji …
2
Jak radzić sobie z efektem sufitu dzięki narzędziu pomiarowemu?
Zebrałem dane psychofizjologiczne mierzące zdolność badanych (dwóch grup) do postrzegania wibracji. Wibrująca sonda porusza się po skórze przy coraz mniejszych przemieszczeniach, a pacjent wskazuje, kiedy odczuwa wibrację. Niestety, przy wysokich częstotliwościach sonda może poruszać się tylko na niewielką odległość, a czasami największa odległość, na którą sonda może się poruszać, wciąż …
3
Ustal, czy proces rozproszenia ciężkiego ogona znacznie się poprawił
Obserwuję czasy przetwarzania procesu przed i po zmianie, aby dowiedzieć się, czy proces poprawił się przez zmianę. Proces poprawił się, jeśli czas przetwarzania został skrócony. Rozkład czasu przetwarzania jest gruby, dlatego porównanie na podstawie średniej nie jest rozsądne. Zamiast tego chciałbym wiedzieć, czy prawdopodobieństwo zaobserwowania krótszego czasu przetwarzania po zmianie …
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.