Gunakan tag ini untuk bertanya tentang sifat metode nonparametrik atau parametrik, atau perbedaan di antara keduanya. Metode nonparametrik umumnya bergantung pada beberapa asumsi tentang distribusi yang mendasarinya, sedangkan metode parametrik membuat asumsi yang memungkinkan data untuk dijelaskan oleh sejumlah kecil parameter.
Hipotesis tertentu dapat diuji menggunakan uji- t Student (mungkin menggunakan koreksi Welch untuk varians yang tidak sama dalam kasus dua sampel), atau dengan tes non-parametrik seperti uji peringkat bertanda berpasangan Wilcoxon, uji Wilcoxon-Mann-Whitney U, atau uji tanda berpasangan. Bagaimana...
Saat memecahkan masalah bisnis menggunakan data, sudah umum bahwa setidaknya satu asumsi utama bahwa statistik klasik under-pin tidak valid. Sebagian besar waktu, tidak ada yang mengganggu untuk memeriksa asumsi-asumsi itu sehingga Anda tidak pernah benar-benar tahu. Misalnya, bahwa begitu banyak...
Dalam kasus-kasus manakah seseorang harus lebih memilih yang satu daripada yang lain? Saya menemukan seseorang yang mengklaim keuntungan untuk Kendall, karena alasan pedagogis , adakah alasan
Dapatkah seseorang menjelaskan kepada saya mengapa ada orang yang memilih parametrik daripada metode statistik nonparametrik untuk pengujian hipotesis atau analisis regresi? Dalam pikiran saya, ini seperti pergi untuk arung jeram dan memilih arloji tahan air, karena Anda mungkin tidak membuatnya...
Saya memiliki data dari percobaan yang saya analisis menggunakan uji-t. Variabel dependen adalah skala diskalakan dan data baik tidak berpasangan (yaitu, 2 kelompok) atau berpasangan (yaitu, dalam subyek). Misalnya (dalam mata pelajaran): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57,...
Saya bertanya-tanya apakah itu membuat perbedaan dalam interpretasi apakah hanya dependen, baik dependen dan independen, atau hanya variabel independen yang ditransformasikan log. Pertimbangkan kasus log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Saya bisa menafsirkan IV sebagai peningkatan persen tetapi...
Pertanyaan ini telah membekas di benak saya selama lebih dari sebulan. Amstat News edisi Februari 2015 memuat artikel oleh Profesor Berkeley Mark van der Laan yang memarahi orang-orang karena menggunakan model yang tidak tepat. Dia menyatakan bahwa dengan menggunakan model, statistik lebih...
Ada beberapa teknik resampling populer, yang sering digunakan dalam praktik, seperti bootstrap, uji permutasi, jackknife, dll. Ada banyak artikel & buku yang membahas teknik ini, misalnya Philip I Good (2010) Permutasi, Parametrik, dan Bootstrap Tests Hipotesis Pertanyaan saya adalah teknik...
Pohon keputusan tampaknya merupakan metode pembelajaran mesin yang sangat dimengerti. Setelah dibuat dapat dengan mudah diperiksa oleh manusia yang merupakan keuntungan besar dalam beberapa aplikasi. Apa sisi lemah praktis dari Pohon
Distribusi yang sangat miring seperti log-normal tidak menghasilkan interval kepercayaan bootstrap yang akurat. Berikut adalah contoh yang menunjukkan bahwa area ekor kiri dan kanan jauh dari ideal 0,025 tidak peduli metode bootstrap apa pun yang Anda coba di R: require(boot) n <- 25 B <-...
Model aditif umum adalah yang mana y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i misalnya. fungsinya halus, dan diperkirakan. Biasanya dengan splines dihukum. MGCV adalah paket dalam R yang melakukannya, dan penulis (Simon Wood) menulis buku tentang paketnya...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan...
Saya telah mendengar tentang kemungkinan empiris Owen, tetapi sampai saat ini tidak menghiraukannya sampai saya menemukannya di kertas yang menarik ( Mengersen et al. 2012 ). Dalam upaya saya untuk memahaminya, saya telah mengumpulkan bahwa kemungkinan data yang diamati diwakili sebagai...
Saya sedikit bingung. Mengapa proses Gaussian disebut model non parametrik? Mereka mengasumsikan bahwa nilai-nilai fungsional, atau bagian dari mereka, memiliki Gaussian prior dengan fungsi rata-rata 0 dan kovarian yang diberikan sebagai fungsi kernel. Fungsi-fungsi kernel ini sendiri memiliki...
Benarkah metode Bayesian tidak overfit? (Saya melihat beberapa makalah dan tutorial membuat klaim ini) Sebagai contoh, jika kita menerapkan Proses Gaussian ke MNIST (klasifikasi digit tulisan tangan), tetapi hanya memperlihatkannya sebagai sampel tunggal, akankah ia kembali ke distribusi...
Dalam membaca tentang uji KS 2-sampel, saya mengerti persis apa yang dilakukannya tetapi saya tidak mengerti mengapa itu bekerja . Dengan kata lain, saya dapat mengikuti semua langkah untuk menghitung fungsi distribusi empiris, menemukan perbedaan maksimum antara keduanya untuk menemukan...
Saya menggunakan JMP untuk memeriksa perbedaan tutupan vegetasi dalam kelompok bentuk pertumbuhan (pohon, semak, forb, dll.) Sebelum dan sesudah tiga perlakuan dengan kontrol. Ukuran sampel saya kecil (n = 5) dan sebagian besar distribusi saya tidak terdistribusi normal. Untuk distribusi normal...
Saya merasa ini mungkin telah ditanyakan di tempat lain, tetapi tidak benar-benar dengan jenis deskripsi dasar yang saya butuhkan. Saya tahu non-parametrik bergantung pada median alih-alih mean untuk membandingkan ... sesuatu. Saya juga percaya ini bergantung pada "derajat kebebasan" (?) Bukannya...
Hai Saya mencoba untuk menemukan padanan non-parametrik dari ANOVA dua arah (desain 3x4) yang mampu menyertakan interaksi. Dari bacaan saya di Zar 1984 "Analisis biostatistik" ini dimungkinkan menggunakan metode yang dikemukakan dalam Scheirer, Ray, dan Hare (1976), namun, menurut posting lain...
Apakah ada tes statistik yang parametrik dan non-parametrik? Pertanyaan ini ditanyakan oleh panel wawancara. Apakah ini pertanyaan yang