Dari Wikipedia
Arti pertama dari non-parametrik meliputi teknik yang tidak bergantung pada data milik distribusi tertentu. Ini termasuk, antara lain:
- metode distribusi bebas, yang tidak mengandalkan asumsi bahwa data diambil dari distribusi probabilitas yang diberikan. Karena itu adalah kebalikan dari statistik parametrik. Ini termasuk model statistik non-parametrik, inferensi dan uji statistik.
- statistik non-parametrik (dalam arti statistik atas data, yang didefinisikan sebagai fungsi pada sampel yang tidak memiliki ketergantungan pada parameter), yang interpretasinya tidak tergantung pada populasi yang sesuai dengan distribusi parametrized. Statistik berdasarkan jajaran pengamatan adalah salah satu contoh dari statistik tersebut dan ini memainkan peran sentral dalam banyak pendekatan non-parametrik.
Saya tidak dapat melihat perbedaan antara dua kasus: metode bebas distribusi, dan statistik non-parametrik. Apakah mereka berdua tidak menganggap data berasal dari distribusi tertentu? Bagaimana mereka berbeda?
Terima kasih dan salam!
nonparametric
Tim
sumber
sumber
Jawaban:
Contoh ilustrasi perbedaan - membandingkan sampel dari dua populasi.
Dengan definisi pertama, Anda mungkin masih membandingkan sarana dari dua populasi, entah bagaimana menggunakan sampel untuk menarik kesimpulan (misalnya, dengan membandingkan rata-rata sampel). Mean populasi adalah parameter, tetapi Anda tidak membuat asumsi tentang distribusi (mis. Anda tidak berasumsi populasi terdistribusi secara normal). Jadi ini adalah statistik "bebas distribusi". Saya, saya tidak berpikir ini harus disebut bagian dari statistik non-parametrik - karena kontradiksi logis yang jelas.
Di bawah definisi kedua Anda sama sekali tidak mempertimbangkan mean populasi atau parameter lainnya. Sebaliknya Anda menggunakan metode seperti perbandingan peringkat. Ini adalah statistik non-parametrik yang benar.
sumber