Libro para estadísticas no paramétricas

Lo que sería un buen libro para estadísticas no paramétricas. No solo la introducción sino el nivel avanzado. También estoy mirando algo que puedo usar para aprender y no como referencia.

En particular, estoy buscando un libro que pueda contener conceptos básicos detrás de métodos no paramétricos, inferencia sin parámetros, métodos para evaluar no paramétricos, por ejemplo, prueba KS, prueba , etc., bootstrapping ... $t$

nonparametric references kolmogorov-smirnov

— IJ
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Las estadísticas no paramétricas son un campo amplio, pero supongo que todas las estadísticas no paramétricas de Larry Wassermann deberían ser un punto de partida razonable. No sé si lo llamaría "nivel avanzado", pero él esboza las pruebas de muchos de los resultados en el libro. Los temas incluyen bootstrap, técnicas de suavizado, estimación de densidad, regresión y muchas otras cosas. No hay Bayes no paramétricos, sin embargo.

— chico

Lo he comprobado, pero es más como un libro de referencia que como material de aprendizaje. ¿No?

— IJ

No estoy de acuerdo, debería estar bien para aprender. Si no recuerdo mal, lo escribió para personas que nunca antes habían visto métodos no paramétricos, tales estudiantes de informática que enseña.

— chico

(Y | X = x)

$(Y|X=x)$

Y

$Y$

X

$X$

Estoy buscando cosas gratis de distribución.

— IJ

Respuestas:

Pienso en la Enciclopedia Británica de estadísticas no paramétricas como:

Hollander, M y Wolfe, D (1999). Métodos estadísticos no paramétricos, 2da edición . Wiley

No estoy seguro de si describiría esto como introductorio o avanzado. Muchas de las secciones son un poco concisas, en mi opinión, y están escritas con una buena cantidad de notación matemática. Esto será intimidante / desagradable para las personas que tienen cierta ansiedad matemática. Por otro lado, en realidad no está derivando teoremas, solo está usando la notación matemática para expresar las ideas. Hay algunos problemas incluidos al final de cada sección; definitivamente podrías usar el libro para aprender estadísticas no paramétricas.

Para un tratamiento que es mucho más introductorio:

Higgins, J. (2003). Introducción a la estadística no paramétrica moderna . Duxbury

Será mucho menos intimidante, creo. He leído algunas partes y parece ser una introducción amable para las personas que no tienen una sólida base estadística. Está muy claro, pero no tiene nada como la profundidad o la cobertura de Hollander & Wolfe.

— gung - Restablece a Monica
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No tengo una recomendación para un libro que se centre principalmente en la teoría matemática detrás de las estadísticas no paramétricas.

— gung - Restablece a Monica

En noviembre de 2013 apareció la tercera edición de Hollander & Wolfe y está disponible el correspondiente paquete GNU R NSM3 .

— Marcus Ritt

Es posible que desee consultar este libro . El título lo dice todo;) Las críticas del libro son sobresalientes. No puedo decirlo por mí mismo, ya que aún no lo he leído. Pero parece tener todos los antecedentes teóricos que está buscando, además de que también se centra en las aplicaciones, es decir, le ayuda a poner en práctica esas técnicas rápidamente.

— jpmuc
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Proporcione el nombre del libro en la respuesta, no solo el enlace, ¡por favor! :)

— Ronie