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 l'hypothèse nulle du test de Mann-Whitney?
Soit une valeur aléatoire de la distribution 1 et soit une valeur aléatoire de la distribution 2. Je pensais que l'hypothèse nulle pour le test de Mann-Whitney était .X1X1X_1X2X2X_2P(X1&lt;X2)=P(X2&lt;X1)P(X1&lt;X2)=P(X2&lt;X1)P(X_1 < X_2) = P(X_2 < X_1) Si je lance des simulations du test de Mann-Whitney sur des données de distributions normales …


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Les processus stochastiques tels que le processus gaussien / processus de Dirichlet ont-ils des densités? Sinon, comment la règle de Bayes peut-elle leur être appliquée?
Le processus de Dirichlet et le processus gaussien sont souvent appelés «distributions sur fonctions» ou «distributions sur distributions». Dans ce cas, puis-je parler de manière significative de la densité d'une fonction sous un GP? Autrement dit, le processus gaussien ou le processus de Dirichlet ont-ils une notion de densité de …


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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

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Avantage de l'estimation de la densité du noyau par rapport à l'estimation paramétrique
Y a-t-il une raison particulière pour laquelle vous choisirez l'estimation de la densité du noyau plutôt que l'estimation paramétrique? J'apprenais à adapter la distribution à mes données. Cette question m'est venue. La taille de mes données est relativement grande avec 7500 points de données. Réclamations automobiles. Mon objectif est de …

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Le pouvoir en protéomique?
Les subventions nécessitent souvent une analyse de puissance pour prendre en charge une taille d'échantillon proposée. En protéomique (et la plupart des -omiques), il y a de 100 à 1000 caractéristiques / variables mesurées sur 10 échantillons (peut-être 100, mais peu probable). En outre, il est connu que certaines de …


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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, …




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Anova non paramétrique multivoie
Je dois analyser un plan factoriel avec cinq facteurs (l'un d'eux imbriqué dans un autre) et des réponses numériques. Je voudrais effectuer une ANOVA non paramétrique, mais bien sûr, je ne peux utiliser ni le test de Kruskall Wallis ni le test de Friedman (j'ai reproduit les mesures). Y a-t-il …


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