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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Gibt es eine optimale Bandbreite für einen Kernel-Dichteschätzer für Derivate?
Ich muss die Dichtefunktion basierend auf einer Reihe von Beobachtungen mit dem Kernel-Dichteschätzer abschätzen. Basierend auf den gleichen Beobachtungen muss ich auch die erste und die zweite Ableitung der Dichte unter Verwendung der Ableitungen des Kerndichteschätzers schätzen. Die Bandbreite wird sicherlich einen großen Einfluss auf das Endergebnis haben. Zunächst weiß …
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Warum sind Beziehungen in nichtparametrischen Statistiken so schwierig?
Mein nichtparametrischer Text " Praktische nichtparametrische Statistik" enthält häufig klare Formeln für Erwartungen, Abweichungen, Teststatistiken und dergleichen, enthält jedoch den Vorbehalt, dass dies nur funktioniert, wenn wir Bindungen ignorieren. Bei der Berechnung der Mann-Whitney-U-Statistik wird empfohlen, beim Vergleich, der größer ist, gebundene Paare auszuschließen. Ich verstehe, dass Bindungen nicht wirklich …
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Was genau ist der Unterschied zwischen einem parametrischen und einem nicht parametrischen Modell?
Ich bin verwirrt mit der Definition eines nichtparametrischen Modells, nachdem ich diesen Link gelesen habe. Parametrische vs nichtparametrische Modelle und Antwortkommentare meiner anderen Frage . Ursprünglich dachte ich, "parametrisch gegen nicht parametrisch" bedeutet, wenn wir Verteilungsannahmen für das Modell haben (ähnlich wie beim Testen parametrischer oder nicht parametrischer Hypothesen). Beide …
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Warum ist die asymptotische relative Effizienz des Wilcoxon-Tests
Es ist bekannt, dass die asymptotische relative Effizienz (ARE) des Wilcoxon Signed Rank Test verglichen mit dem Student's t- Test, wenn die Daten aus einer normalverteilten Population stammen. Dies gilt sowohl für den einfachen Test mit einer Stichprobe als auch für die Variante für zwei unabhängige Stichproben (Wilcoxon-Mann-Whitney U). Es …
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Anwendbarkeit des Chi-Quadrat-Tests, wenn viele Zellen Frequenzen unter 5 aufweisen
Um einen Zusammenhang zwischen der Unterstützung durch Gleichaltrige (unabhängige Variable) und der Arbeitszufriedenheit (abhängige Variable) zu finden, möchte ich einen Chi-Quadrat-Test anwenden. Die Unterstützung durch Gleichaltrige wird in vier Gruppen eingeteilt, je nach Umfang der Unterstützung: 1 = sehr geringer Umfang, 2 = in gewissem Umfang, 3 = in großem …
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Wie heißt die Dichteschätzmethode, bei der alle möglichen Paare verwendet werden, um eine normale Mischungsverteilung zu erstellen?
Ich habe mir gerade eine nette (nicht unbedingt gute) Methode ausgedacht, um eindimensionale Dichteschätzungen zu erstellen, und meine Frage lautet: Hat diese Dichteschätzmethode einen Namen? Wenn nicht, handelt es sich um einen Sonderfall einer anderen Methode in der Literatur? Hier ist die Methode: Wir haben ein Vektor X=[x1,x2,...,xn]X=[x1,x2,...,xn]X = [x_1,x_2,...,x_n] …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
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 
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Wenn ein parametrischer Test nicht null zurückweist, macht seine nichtparametrische Alternative dasselbe?
Wenn angenommen wird, dass nichtparametrische Tests weniger Leistung haben als ihre parametrischen Alternativen, bedeutet dies, dass wenn ein parametrischer Test nicht null zurückweist, seine nichtparametrische Alternative auch nicht null zurückweist? Wie kann sich dies ändern, wenn die Annahmen des parametrischen Tests nicht erfüllt sind und der Test trotzdem verwendet wird?
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Ein robustes (nicht parametrisches) Maß wie der Variationskoeffizient - IQR / Median oder eine Alternative?
Für einen bestimmten Datensatz wird der Spread häufig entweder als Standardabweichung oder als IQR (Interquartilbereich) berechnet. Während a standard deviationnormalisiert ist (z-Scores usw.) und somit zum Vergleich der Streuung aus zwei verschiedenen Populationen verwendet werden kann, ist dies beim IQR nicht der Fall, da die Stichproben aus zwei verschiedenen Populationen …
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Gibt es eine Version mit mehreren Stichproben oder eine Alternative zum Kolmogorov-Smirnov-Test?
Ich vergleiche die Größenverteilung von Bäumen in sechs Parzellenpaaren, wobei eine Parzelle eine Behandlung erhielt und die andere eine Kontrolle. Unter Verwendung eines Kolmogorov-Smirnov-Tests für jedes Paar von Parzellen stelle ich fest, dass Bereich von 0,0003707 bis 0,75 liegt . Gibt es geeignete Methoden für den Umgang mit allen Wiederholungen …
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Wie gehe ich mit dem Deckeneffekt durch das Messwerkzeug um?
Ich habe psychophysiologische Daten gesammelt, die die Fähigkeit der Probanden (zwei Gruppen) messen, Schwingungen wahrzunehmen. Eine vibrierende Sonde bewegt sich bei immer kleineren Verschiebungen gegen die Haut, und das Subjekt zeigt an, wann es die Vibration spürt. Leider kann sich die Sonde bei hohen Frequenzen nur eine kurze Strecke bewegen, …
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