Preguntas etiquetadas con nonparametric

Use esta etiqueta para preguntar sobre la naturaleza de los métodos no paramétricos o paramétricos, o la diferencia entre los dos. Los métodos no paramétricos generalmente se basan en pocas suposiciones sobre las distribuciones subyacentes, mientras que los métodos paramétricos hacen suposiciones que permiten que los datos sean descritos por un pequeño número de parámetros.

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¿Cuál es exactamente la diferencia entre un modelo paramétrico y no paramétrico?
Estoy confundido con la definición de modelo no paramétrico después de leer este enlace Modelos paramétricos versus no paramétricos y responder comentarios de mi otra pregunta . Originalmente pensé que "paramétrico vs no paramétrico" significa si tenemos supuestos de distribución en el modelo (similar a la prueba de hipótesis paramétrica …
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¿Por qué la eficiencia relativa asintótica de la prueba de Wilcoxon
Es bien sabido que la eficiencia relativa asintótica (ARE) de la prueba de rango con signo de Wilcoxon es 3π≈0.9553π≈0.955\frac{3}{\pi} \approx 0.955comparación con lapruebat deStudent, si los datos se obtienen de una población distribuida normalmente. Esto es cierto tanto para la prueba básica de una muestra como para la variante …
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¿Por qué usar el bootstrap paramétrico?
Actualmente estoy tratando de entender algunas cosas relacionadas con el arranque paramétrico. La mayoría de las cosas son probablemente triviales, pero todavía creo que puede haber pasado algo por alto. Supongamos que quiero obtener intervalos de confianza para los datos utilizando un procedimiento de arranque paramétrico. Entonces tengo esta muestra …
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¿Cuál es el nombre del método de estimación de densidad donde se usan todos los pares posibles para crear una distribución de mezcla Normal?
Acabo de pensar en una forma ordenada (no necesariamente buena) de crear estimaciones de densidad unidimensionales y mi pregunta es: ¿Este método de estimación de densidad tiene un nombre? Si no, ¿es un caso especial de algún otro método en la literatura? Aquí está el método: Tenemos un vector que …
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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. 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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¿Una medida robusta (no paramétrica) como Coeficiente de variación - IQR / mediana, o alternativa?
Para un conjunto dado de datos, la dispersión a menudo se calcula como la desviación estándar o como el IQR (rango intercuartil). Mientras que a standard deviationestá normalizado (puntajes z, etc.) y, por lo tanto, puede usarse para comparar la propagación de dos poblaciones diferentes, este no es el caso …
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