Serbest dağılım istatistikleri / yöntemleri ile parametrik olmayan istatistikler arasındaki fark nedir?

Gönderen Wikipedia

Parametrik olmayan ilk anlam, herhangi bir özel dağılıma ait verilere dayanmayan teknikleri kapsar. Bunlar, diğerleri arasında:

Verilerin belirli bir olasılık dağılımından alındığı varsayımlarına dayanmayan dağıtımsız yöntemler. Bu nedenle parametrik istatistiklerin tam tersidir. Parametrik olmayan istatistiksel modelleri, çıkarım ve istatistiksel testleri içerir.

parametrik olmayan istatistikler (bir parametreye bağımlı olmayan bir örnek üzerinde bir işlev olarak tanımlanan veriler üzerinde bir istatistik anlamında); Gözlem derecelerine dayanan istatistikler bu istatistiklerin bir örneğidir ve bunlar parametrik olmayan birçok yaklaşımda merkezi bir rol oynar.

İki durum arasındaki farkı göremiyorum: dağılımsız yöntemler ve parametrik olmayan istatistikler. İkisi de bazı dağıtımlardan gelen verileri varsaymıyor mu? Nasıl farklılar?

Teşekkürler ve saygılar!

nonparametric

— Tim
kaynak

Alıntı yaptığınız tanım, ikincisinin birincinin bir altkümesi olduğunu, ancak onları orada tanımladıkları gibi (bu tanımların bazı kısımlarını diğer terimle değiştiririm!) - ve genellikle pratikte - öyle görünüyorlar dönüşümlü olarak kullanılır. Bu bağlamda parametrik olmayan temelde 'sonsuz-parametrik' anlamına gelirken, dağıtımsız yöntemler uygulama ve boş dağılımlar gibi özellikleri dağıtımsal şekle bağlı olmayan yöntemlerdir. Bazı kitaplar ikisi arasında bir ayrım yapar; bir referans düşünürsem geri gelip ekleyeceğim.

— Glen_b-Monica'yı

@Glen_b: Teşekkürler! Bazı referanslar da takdir edilecektir!

— Tim

@Glen_b: Neden "ikincisi ilkinin alt kümesidir"? Tam tersini hissediyorum. Bazı referansları bana bildirir misiniz? Teşekkürler!

— Tim

"Parametrik olmayan istatistiksel modelleri içerir" bu izlenimi veren şeydir. Terimlerin tanımlarına ilişkin referanslar? Dağılımsız / parametrik olmayan istatistiklerle ilgili çeşitli kitaplar tanımları veya ayrımları dener; bir sürü kitap okuduğumdan bu yana uzun zaman geçti, ama Conover, Bradley, Daniel, Marascuilo & McSweeney, Lindley gibi standart kitaplar bir başlangıç olurdu. Bunlardan önce Bradley'i kontrol etmeye meyilli olurum. Elimde sadece Conover ve Neave & Worthington var; Birkaç dakika içinde bir tanımı fark etmedim - sürprizime; Her ikisinde de bir şey olurdu.

— Glen_b

@Glen_b: Teşekkürler! Alıntıdaki parametrik olmayan istatistiklerin iki anlamından herhangi birinin dağıtımdan bağımsız istatistiklerle ilgisi olduğunu düşünüyor musunuz?

— Tim

Farkın açıklayıcı bir örneği - iki popülasyondan örneklerin karşılaştırılması.

İlk tanımla, iki popülasyonun ortalamalarını yine de karşılaştırabilirsiniz, örneğin bir şekilde çıkarımlar çizmek için örnekleri kullanın (örneğin, örnek araçlarını karşılaştırarak). Popülasyon araçları parametrelerdir, ancak dağıtım hakkında herhangi bir varsayımda bulunmazsınız (örneğin popülasyonun normal olarak dağıldığını varsaymazsınız). Yani bu "dağıtımsız" istatistikler. Ben, bunun mantıksal çelişki nedeniyle parametrik olmayan istatistiklerin bir parçası olarak adlandırılması gerektiğini düşünmüyorum.

İkinci tanım altında hiçbir popülasyon ortalamasını veya başka bir parametreyi dikkate almazsınız. Bunun yerine sıralamaların karşılaştırılması gibi yöntemler kullanırsınız. Bu gerçek parametrik olmayan istatistikler.

— Peter Ellis
kaynak

Teşekkürler! Her iki durumda da, istatistiklerinin dağılımlarının her ikisi de numunenin gerçek dağılımına dayanmıyor mu?

— Tim

Glen_b ile "ikincisinin birincisinin bir altkümesi" olduğunu kabul ediyor musunuz?

— Tim

Tim, sanırım ikincisi birincinin altkümesi; lütfen yorumumu tekrar okuduğunuzda bunun söylediğim gibi olmadığını göreceksiniz. Alıntıladığınız şeyin ne olduğunu söylüyordum. "Bill X'i düşünüyor gibi görünüyor" dersem, "Glen_b X'i düşünüyor" anlamına gelmez. Böyle bir şey düşünmüyorum.

— Glen_b

Kimin (kimsenin) böyle düşündüğünden bağımsız olarak, hayır, ikinci durum birincinin bir alt kümesi değildir. İkinci durum, birincisinin odağı olan parametrelere olan ilgiyi açıkça dışlamaktadır.

— Peter Ellis

@PeterEllis Bu iyi bir nokta

— Glen_b -Marica Monica