Als «nonparametric» getaggte Fragen

Verwenden Sie dieses Tag, um nach der Art der nichtparametrischen oder parametrischen Methoden oder dem Unterschied zwischen beiden zu fragen. Nichtparametrische Methoden beruhen im Allgemeinen auf wenigen Annahmen über die zugrunde liegenden Verteilungen, während parametrische Methoden Annahmen treffen, die es ermöglichen, Daten durch eine kleine Anzahl von Parametern zu beschreiben.

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So wählen Sie zwischen t-Test und nicht parametrischem Test, z. B. Wilcoxon, in kleinen Stichproben
Bestimmte Hypothesen können mit dem Student- t- Test (möglicherweise mit der Welch-Korrektur für ungleiche Varianzen bei zwei Stichproben) oder mit einem nichtparametrischen Test wie dem Wilcoxon-Paired-Signed-Rank-Test, dem Wilcoxon-Mann-Whitney-U-Test, getestet werden. oder der Paired-Sign-Test. Wie können wir prinzipiell entscheiden, welcher Test am besten geeignet ist, insbesondere wenn die Stichprobengröße "klein" ist? …
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Warum haben robuste (und widerstandsfähige) Statistiken die klassischen Techniken nicht ersetzt?
Bei der Lösung von Geschäftsproblemen mithilfe von Daten wird häufig davon ausgegangen, dass mindestens eine der Annahmen, die die klassischen Statistiken untermauern, ungültig ist. Meistens stört sich niemand daran, diese Annahmen zu überprüfen, so dass Sie es nie wirklich wissen. Zum Beispiel ist die Tatsache, dass so viele der gängigen …
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Warum sollten parametrische Statistiken nichtparametrischen vorgezogen werden?
Kann mir jemand erklären, warum jemand für Hypothesentests oder Regressionsanalysen eine parametrische Methode einer nichtparametrischen statistischen Methode vorziehen sollte? In meinen Augen ist es wie beim Rafting und bei der Auswahl einer nicht wasserfesten Uhr, weil Sie sie möglicherweise nicht nass bekommen. Warum nicht das Tool verwenden, das bei jeder …
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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
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 
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Testen der Bootstrap vs. Permutation Hypothese
Es gibt verschiedene gängige Resampling-Techniken, die in der Praxis häufig verwendet werden, z. B. Bootstrapping, Permutationstest, Jackknife usw. In zahlreichen Artikeln und Büchern werden diese Techniken erläutert, z. B. Philip I Good (2010) Permutation, Parametric und Bootstrap Tests von Hypothesen Meine Frage ist, welche Resampling-Technik hat an Popularität gewonnen und …
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Gibt es ein zuverlässiges nichtparametrisches Konfidenzintervall für den Mittelwert einer verzerrten Verteilung?
Stark verzerrte Verteilungen wie die Protokollnormale führen nicht zu genauen Bootstrap-Konfidenzintervallen. Hier ist ein Beispiel, das zeigt, dass der linke und der rechte Heckbereich weit vom idealen Wert von 0,025 entfernt sind, unabhängig davon, welche Bootstrap-Methode Sie in R versuchen: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 …
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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …
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Was sind einige illustrative Anwendungen der empirischen Wahrscheinlichkeit?
Ich habe von Owens empirischer Wahrscheinlichkeit gehört, habe sie aber bis vor kurzem nicht beachtet, bis ich auf sie in einem Papier von Interesse gestoßen bin ( Mengersen et al. 2012 ). Um es zu verstehen, habe ich herausgefunden, dass die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten als , wobei und .L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L …
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Stimmt es, dass Bayes'sche Methoden nicht überanstrengen?
Stimmt es, dass Bayes'sche Methoden nicht überanstrengen? (Ich habe einige Artikel und Tutorials gesehen, die diese Behauptung aufstellten.) Wenn wir beispielsweise einen Gaußschen Prozess auf MNIST anwenden (handschriftliche Ziffernklassifizierung), ihn aber nur als einzelnes Sample anzeigen, wird dann für Eingaben, die sich von diesem einzelnen Sample unterscheiden, die vorherige Verteilung …
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