Livro para estatísticas não paramétricas

O que seria um bom livro para estatísticas não paramétricas. Não apenas a introdução, mas o nível avançado. Também estou procurando algo que eu possa usar para aprender e não para referência.

Em particular, estou procurando um livro que possa conter conceitos básicos por trás de métodos não paramétricos, inferência não paramétrica, métodos para avaliar não paramétricos, por exemplo, teste KS, teste , etc., bootstrapping .... $t$

nonparametric references kolmogorov-smirnov

— EU J
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A estatística não paramétrica é um campo grande, mas eu acho que todas as estatísticas não paramétricas de Larry Wassermann devem ser um ponto de partida razoável. Não sei se o chamaria de "nível avançado", mas ele esboça as provas de muitos dos resultados do livro. Os tópicos incluem o bootstrap, técnicas de suavização, estimativa de densidade, regressão e muitas outras coisas. No entanto, não Bayes não paramétricos.

— cara

Eu verifiquei isso, mas é mais um livro de referência do que material de aprendizagem. Não?

— IJ

Eu discordo, deve ser bom para aprender. Se estou me lembrando corretamente, ele escreveu para pessoas que nunca tinham visto métodos não paramétricos, como estudantes de ciência da computação que ele ensina.

— cara,

(Y | X = x)

$(Y|X=x)$

Y

$Y$

X

$X$

Estou à procura de material gratuito de distribuição.

— IJ

Respostas:

Penso na Enciclopédia Britânica de estatística não paramétrica como sendo:

Hollander, M & Wolfe, D (1999). Métodos Estatísticos Não Paramétricos, 2ª Edição . Wiley.

Não tenho certeza se caracterizaria isso como introdutório ou avançado. Muitas das seções são um pouco concisas, na minha opinião, e são escritas com uma boa dose de notação matemática. Isso será intimidador / desanimador para pessoas que têm alguma ansiedade matemática. Por outro lado, não são realmente teoremas derivados , apenas usam notação matemática para expressar as idéias. Existem alguns problemas incluídos no final de cada seção; você definitivamente poderia usar o livro para aprender estatísticas não paramétricas.

Para um tratamento muito mais introdutório:

Higgins, J. (2003). Introdução à Estatística Não Paramétrica Moderna . Duxbury.

será muito menos intimidador, eu acho. Eu passei por algumas partes dele e parece ser uma introdução suave para pessoas que não têm um forte histórico estatístico. É muito claro, mas não tem nada parecido com a profundidade ou a cobertura da Hollander & Wolfe.

— - Reinstate Monica
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Não tenho uma recomendação para um livro que se concentre principalmente na teoria matemática por trás das estatísticas não paramétricas.

— gung - Restabelece Monica

Em novembro de 2013, a terceira edição apareceu da Hollander & Wolfe e um pacote GNU R correspondente NSM3 está disponível.

— Marcus Ritt

Você pode conferir este livro . O título diz tudo;) As resenhas do livro são excelentes. Não sei dizer por mim mesmo, porque ainda não o li. Mas parece ter todo o embasamento teórico que você está procurando, além de ter também um foco em aplicativos, ou seja, é bom ajudá-lo a colocar essas técnicas em uso rapidamente.

— jpmuc
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Forneça o nome do livro na resposta, não apenas no link, por favor! :)

— Ronie