Livre pour les statistiques non paramétriques

Quel serait un bon livre pour les statistiques non paramétriques. Pas seulement l'introduction mais le niveau avancé. Je regarde aussi quelque chose que je peux utiliser pour apprendre et non pour référence.

En particulier, je recherche un livre qui peut contenir les bases des méthodes non paramétriques, l'inférence non paramétrique, les méthodes pour évaluer les paramètres non paramétriques, par exemple le test KS, le test , etc., le bootstrap .... $t$

nonparametric references kolmogorov-smirnov

— IJ
source

Les statistiques non paramétriques sont un grand domaine, mais je suppose que toutes les statistiques non paramétriques de Larry Wassermann devraient être un point de départ raisonnable. Je ne sais pas si je l'appellerais "niveau avancé" mais il esquisse les preuves de nombreux résultats du livre. Les sujets incluent le bootstrap, les techniques de lissage, l'estimation de la densité, la régression et bien d'autres choses. Pas de Bayes non paramétrique cependant.

— gars

J'ai vérifié celui-ci mais c'est plus comme un livre de référence que du matériel d'apprentissage. Non?

— IJ

Je ne suis pas d'accord, cela devrait convenir pour apprendre. Si je me souviens bien, il l'a écrit pour des gens qui n'avaient jamais vu de méthodes non paramétriques auparavant, tels des étudiants en informatique qu'il enseigne.

— gars

Cherchez-vous des trucs «sans distribution», ou non paramétriques au sens de «paramétrique infini», que ce soit pour les distributions, les relations entre les variables ou quoi que ce soit d'autre? Par exemple, je peux supposer une relation linéaire pour

sans une hypothèse de distribution, ou je peux supposer que

est normal et ne pas supposer que la relation avec

est tout sauf "lisse" ... les deux peuvent être référés comme «non paramétrique», même si chacun est paramétrique sous un aspect (s'il est potentiellement infini-paramétrique sous un autre).

(Y | X = x)

$(Y|X=x)$

Y

$Y$

X

$X$

— Glen_b -Reinstate Monica

Je recherche des trucs gratuits de distribution.

— IJ

Réponses:

Je pense que l'Encyclopaedia Britannica des statistiques non paramétriques est:

Hollander, M et Wolfe, D (1999). Méthodes statistiques non paramétriques, 2e édition . Wiley.

Je ne sais pas si je qualifierais cela d'introduction ou de avancé. Beaucoup de sections sont un peu laconiques, à mon avis, et sont écrites avec beaucoup de notation mathématique. Ce sera intimidant / rebutant pour les personnes qui ont une certaine anxiété mathématique. D'un autre côté, il ne dérive pas vraiment de théorèmes, il utilise simplement la notation mathématique pour exprimer les idées. Il y a quelques problèmes inclus à la fin de chaque section; vous pourriez certainement utiliser le livre pour apprendre des statistiques non paramétriques.

Pour un traitement beaucoup plus introductif:

Higgins, J. (2003). Introduction aux statistiques modernes non paramétriques . Duxbury.

sera beaucoup moins intimidant, je pense. J'en ai survolé certaines parties, et cela semble être une introduction douce pour les personnes qui n'ont pas une solide formation statistique. C'est très clair, mais n'a rien à voir avec la profondeur ou la couverture de Hollander & Wolfe.

— gung - Rétablir Monica
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Je n'ai pas de recommandation pour un livre qui se concentre principalement sur la théorie mathématique derrière les statistiques non paramétriques.

— gung - Rétablir Monica

En novembre 2013, la troisième édition de Hollander & Wolfe est apparue et un package GNU R correspondant NSM3 est disponible.

— Marcus Ritt

Vous voudrez peut-être consulter ce livre . Le titre dit tout;) Les critiques du livre sont exceptionnelles. Je ne peux pas le dire par moi-même, car je ne l'ai pas encore lu. Mais il semble avoir tout le fond théorique que vous recherchez, en plus il se concentre également sur les applications, c'est-à-dire qu'il vous aide bien à mettre ces techniques en pratique rapidement.

— jpmuc
source

Indiquez le nom du livre dans la réponse, pas seulement le lien, s'il vous plaît! :)

— Ronie