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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Quelle est exactement la différence entre un modèle paramétrique et non paramétrique?
Je suis confus avec la définition du modèle non paramétrique après avoir lu ce lien Modèles paramétriques vs modèles non paramétriques et répondre aux commentaires de ma autre question . À l'origine, je pensais que "paramétrique vs non paramétrique" signifie si nous avons des hypothèses de distribution sur le modèle …
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Pourquoi l'efficacité relative asymptotique du test de Wilcoxon est-elle de
Il est bien connu que l'efficacité relative asymptotique (ARE) du test de rang signé de Wilcoxon est de 3π≈0.9553π≈0.955\frac{3}{\pi} \approx 0.955par rapport autestt deStudent, si les données sont tirées d'une population normalement distribuée. Cela est vrai à la fois pour le test de base à un échantillon et pour la …
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Pourquoi utiliser le bootstrap paramétrique?
J'essaie actuellement de comprendre certaines choses concernant le bootstrap paramétrique. La plupart des choses sont probablement insignifiantes, mais je pense toujours avoir raté quelque chose. Supposons que je souhaite obtenir des intervalles de confiance pour les données à l'aide d'une procédure d'amorçage paramétrique. J'ai donc cet échantillon et je suppose …
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Quel est le nom de la méthode d'estimation de la densité où toutes les paires possibles sont utilisées pour créer une distribution de mélange normale?
Je viens de penser à une façon soignée (pas nécessairement bonne) de créer des estimations de densité unidimensionnelles et ma question est: Cette méthode d'estimation de la densité a-t-elle un nom? Sinon, s'agit-il d'un cas particulier d'une autre méthode dans la littérature? Voici la méthode: Nous avons un vecteur que …
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Si un test paramétrique ne rejette pas la valeur nulle, son alternative non paramétrique fait-elle de même?
Si les tests non paramétriques sont supposés avoir moins de puissance que leurs alternatives paramétriques, cela signifie-t-il que si un test paramétrique ne rejette pas null, alors son alternative non paramétrique ne rejette pas aussi null? Comment cela peut-il changer si les hypothèses du test paramétrique ne sont pas remplies …
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Une mesure robuste (non paramétrique) comme le coefficient de variation - IQR / médiane, ou alternative?
Pour un ensemble de données donné, l'écart est souvent calculé soit comme l'écart type, soit comme l'IQR (intervalle inter-quartile). Alors que a standard deviationest normalisé (z-scores, etc.) et peut donc être utilisé pour comparer la propagation de deux populations différentes, ce n'est pas le cas avec l'IQR car les échantillons …
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Comment gérer l'effet de plafond grâce à l'outil de mesure?
J'ai collecté des données psychophysiologiques mesurant la capacité des sujets (deux groupes) à percevoir les vibrations. Une sonde vibrante se déplace contre la peau à des déplacements de plus en plus petits, et le sujet indique quand il ressent la vibration. Malheureusement, à des fréquences élevées, la sonde ne peut …
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