Qual è la differenza tra statistiche / metodi senza distribuzione e statistiche non parametriche?


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Da Wikipedia

Il primo significato di tecniche non parametriche comprende tecniche che non si basano su dati appartenenti a una particolare distribuzione. Questi includono, tra gli altri:

  • metodi gratuiti di distribuzione, che non si basano su ipotesi secondo cui i dati sono tratti da una determinata distribuzione di probabilità. In quanto tale, è l'opposto delle statistiche parametriche. Include modelli statistici non parametrici, inferenza e test statistici.
  • statistiche non parametriche (nel senso di una statistica sui dati, che è definita come una funzione su un campione che non ha dipendenza da un parametro), la cui interpretazione non dipende dalla popolazione che si adatta a qualsiasi distribuzione parametrizzata. Le statistiche basate sui gradi delle osservazioni sono un esempio di tali statistiche e svolgono un ruolo centrale in molti approcci non parametrici.

Non riesco a vedere la differenza tra i due casi: metodi gratuiti di distribuzione e statistiche non parametriche. Entrambi non assumono i dati provenienti da una certa distribuzione? In che modo differiscono?

Grazie e saluti!


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La definizione che citi suggerisce che il secondo sia un sottoinsieme del primo, ma dato che li hanno effettivamente definiti lì (cambierei alcune parti di quelle definizioni con l'altro termine!) - e di solito in pratica - sembrano essere usato in modo intercambiabile. Non parametrico in questo senso significa sostanzialmente "infinito parametrico" mentre i metodi senza distribuzione sono quelli la cui implementazione e proprietà come le distribuzioni nulle non dipendono dalla forma distributiva. Alcuni libri fanno una distinzione tra i due; se penso a un riferimento tornerò e lo aggiungerò.
Glen_b -Restate Monica

@Glen_b: grazie! Alcuni riferimenti sarebbero anche apprezzati!
Tim

@Glen_b: Perché "il secondo è un sottoinsieme del primo"? Sento il contrario. Potresti farmi sapere alcuni riferimenti? Grazie!
Tim

"Include modelli statistici non parametrici" è ciò che dà quell'impressione. Riferimenti su definizioni dei termini? Diversi libri su statistiche senza distribuzione / non parametriche tentano definizioni o distinzioni; è da tanto che non ne leggo un sacco, ma libri standard come Conover, Bradley, Daniel, Marascuilo e McSweeney, Lindley sarebbe un inizio. Di quelli, sarei propenso a controllare prima Bradley. Ho solo Conover e Neave & Worthington a portata di mano; In pochi minuti non ho individuato una definizione, con mia sorpresa; Pensavo che entrambi avrebbero qualcosa.
Glen_b

@Glen_b: grazie! Pensi che uno dei due significati per le statistiche non parametriche nella citazione abbia qualcosa a che fare con le statistiche senza distribuzione?
Tim

Risposte:


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Un esempio illustrativo della differenza - confronto di campioni di due popolazioni.

Con la prima definizione potresti ancora confrontare i mezzi delle due popolazioni, usando in qualche modo i campioni per trarre inferenze (per esempio, confrontando i mezzi di campionamento). Le medie della popolazione sono parametri, ma non si assumono ipotesi sulla distribuzione (ad es. Non si presume che la popolazione sia normalmente distribuita). Quindi si tratta di statistiche "senza distribuzione". Io non penso che questo dovrebbe essere chiamato parte di statistiche non parametriche - a causa dell'ovvia contraddizione logica.

Sotto la seconda definizione non si considera affatto una media della popolazione o qualsiasi altro parametro. Invece usi metodi come il confronto delle classifiche. Queste sono vere statistiche non parametriche.


Grazie! In entrambi i casi, entrambe le distribuzioni delle loro statistiche non si basano sulla vera distribuzione del campione?
Tim

Sei d'accordo con Glen_b che "il secondo è un sottoinsieme del primo"?
Tim

Tim, non penso che il secondo sia un sottoinsieme del primo; per favore rileggi il mio commento e vedrai che non è affatto quello che ho detto. Stavo descrivendo quello che sembrava dire la cosa che hai citato. Se dico "Sembra che Bill pensi X", non implica "Glen_b pensa X". Potrei pensare niente del genere.
Glen_b

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Indipendentemente da chi (se qualcuno) la pensa così, no, il secondo caso non è un sottoinsieme del primo. Il secondo caso esclude esplicitamente l'interesse per i parametri, che sono al centro del primo.
Peter Ellis

@PeterEllis Questo è un buon punto
Glen_b -Reinstate Monica
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