Perguntas com a marcação «nonparametric»

Use essa tag para perguntar sobre a natureza dos métodos não paramétricos ou paramétricos ou a diferença entre os dois. Os métodos não paramétricos geralmente se baseiam em poucas suposições sobre as distribuições subjacentes, enquanto os métodos paramétricos fazem suposições que permitem que os dados sejam descritos por um pequeno número de parâmetros.

1
Por que os laços são tão difíceis nas estatísticas não paramétricas?
Meu texto não paramétrico , Estatísticas Práticas Não Paramétricas , geralmente fornece fórmulas limpas para expectativas, variações, estatísticas de testes e similares, mas inclui a ressalva de que isso só funciona se ignorarmos laços. Ao calcular a estatística U de Mann-Whitney, é recomendável que você jogue pares empatados ao comparar …
3
Qual é exatamente a diferença entre um modelo paramétrico e não paramétrico?
Estou confuso com a definição de modelo não paramétrico depois de ler este link Modelos paramétricos versus modelos não paramétricos e responder aos comentários da minha outra pergunta . Originalmente, pensei que "paramétrico versus não paramétrico" significa se temos suposições de distribuição no modelo (semelhante ao teste de hipótese paramétrica …
3
Por que a eficiência relativa assintótica do teste de Wilcoxon
É sabido que a eficiência relativa assintótica (ARE) do teste de classificação assinado de Wilcoxon é 3π≈0.9553π≈0.955\frac{3}{\pi} \approx 0.955comparado aotestetde Student, se os dados forem obtidos de uma população normalmente distribuída. Isso vale tanto para o teste básico de uma amostra quanto para a variante de duas amostras independentes (o …
1
Por que usar o bootstrap paramétrico?
Atualmente, estou tentando entender algumas coisas relacionadas à inicialização paramétrica. A maioria das coisas provavelmente é trivial, mas ainda acho que perdi alguma coisa. Suponha que eu queira obter intervalos de confiança para dados usando um procedimento de inicialização paramétrica. Então, eu tenho essa amostra e presumo que ela é …
1
Qual é o nome do método de estimativa de densidade em que todos os pares possíveis são usados ​​para criar uma distribuição de mistura Normal?
Eu apenas pensei em uma maneira pura (não necessariamente boa) de criar estimativas de densidade unidimensional e minha pergunta é: Esse método de estimativa de densidade tem um nome? Caso contrário, é um caso especial de algum outro método na literatura? Aqui está o método: Nós temos um vector X=[x1,x2,...,xn]X=[x1,x2,...,xn]X …
5
Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …
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 
6
Uma medida robusta (não paramétrica) como Coeficiente de variação - IQR / mediana ou alternativa?
Para um dado conjunto de dados, o spread é frequentemente calculado como o desvio padrão ou como o IQR (intervalo inter-quartil). Enquanto a standard deviationé normalizado (escores z, etc.) e, portanto, pode ser usado para comparar a dispersão de duas populações diferentes, esse não é o caso do IQR, pois …
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.