Questions marquées «nonparametric»

Utilisez cette balise pour poser des questions sur la nature des méthodes non paramétriques ou paramétriques, ou la différence entre les deux. Les méthodes non paramétriques reposent généralement sur peu d'hypothèses sur les distributions sous-jacentes, tandis que les méthodes paramétriques font des hypothèses qui permettent de décrire les données par un petit nombre de paramètres.

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Analyse bayésienne non paramétrique en R
Je suis à la recherche d'un bon tutoriel sur le clustering des données en Rutilisant le processus de dirichlet hiérarchique (HDP) (l'une des méthodes bayésiennes non paramétriques récentes et populaires). Il existe DPpackage(à mon humble avis, le plus complet de tous ceux disponibles) Rpour l'analyse bayésienne non paramétrique. Mais je …
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Si les largeurs variables du noyau sont souvent bonnes pour la régression du noyau, pourquoi ne sont-elles généralement pas bonnes pour l'estimation de la densité du noyau?
Cette question est motivée par une discussion ailleurs . Les noyaux variables sont souvent utilisés dans la régression locale. Par exemple, le loess est largement utilisé et fonctionne bien comme un régulateur de régression, et est basé sur un noyau de largeur variable qui s'adapte à la rareté des données. …
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Dois-je utiliser le test t sur des données très asymétriques? Preuve scientifique, s'il vous plaît?
J'ai des échantillons d'un ensemble de données très asymétrique (ressemblant à une distribution exponentielle) sur la participation des utilisateurs (par exemple: nombre de publications), qui ont des tailles différentes (mais pas moins de 200) et je veux comparer leur moyenne. Pour cela, j'utilise des tests t non appariés à deux …
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Comment puis-je effectuer une régression sur des données non normales qui restent non normales une fois transformées?
J'ai quelques données (158 cas) qui ont été dérivées d'une réponse d'échelle de Likert à 21 éléments de questionnaire. Je veux / dois vraiment effectuer une analyse de régression pour voir quels éléments du questionnaire prédisent la réponse à un élément global (satisfaction). Les réponses ne sont pas normalement distribuées …
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Qu'est-ce que l '«attente de probabilité maximale ciblée»?
J'essaie de comprendre certains articles de Mark van der Laan. Il est un statisticien théorique à Berkeley travaillant sur des problèmes qui se chevauchent de manière significative avec l'apprentissage automatique. Un problème pour moi (en plus des mathématiques approfondies) est qu'il finit souvent par décrire des approches d'apprentissage machine familières …
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