비모수 통계 소개

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지난 2 년간 통계를 공부해 왔습니다. 내가 배운 거의 모든 것은 파라 메트릭 통계에 관한 것입니다. 이제 비모수 통계에 대해 자세히 알고 싶습니다. 누구나이 분야에 대한 간결한 (아마도 읽을 수있는) 소개를 제안 할 수 있습니까?

self-study nonparametric references

— LaTeXFan
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그것은 '간결한'의 의미, 원하는 치료 수준 (수학적 vs 개념 및 직관 포함), 포함 할 기술에 따라 다릅니다.

나는 책으로 시작하여 하나 이상의 책을 읽는 것이 좋습니다 .

Conover의 " 실제 비모수 통계 "는 훌륭하며, 어떤 목록에도 포함시키기를 기대합니다.

Daniel의 " Applied Nonparametric statistics "는 크기가 매우 우수하고 합리적입니다.

나는 Neave와 Worthington의 " Distribution-Free tests "가 처음 나왔을 때 (그리고 여러면에서 여전히 읽을 수 있음) 매우 읽기 쉽다는 것을 알았습니다 . 요즘 코드는 다소 오래된 것으로 보이지만, 일반적으로 번역하기에 충분히 읽을 수 있습니다. 당신이 그것을 찾을 수 있다면 그것은 좋은 소개입니다; 당신이 그것을 새로 사지 않으면 초침을 집어 올 가치가있는 사람.

내가 언급 한 세 권보다 오래된 책, 더 새로운 책이 수십 권 있습니다. 일부는 내가 언급 한 것보다 더 잘 맞을 수도 있습니다. 대학 도서관에서 시작하여 위의 제목과 같은 용어로 검색어를 탐색하고 가능한 경우 주변의 내용을 확인하십시오.

그중 몇 가지를 읽고 좋아하는 것을 찾으십시오.

저 학년생으로서 비모수를했을 때 권장 독서에 8 권의 책이있을 수 있습니다. 그들 모두는 대부분 다른 사람들에게 부족한 것이있었습니다. 나는 그들 모두를 봐서 기쁘다.

— Glen_b-복귀 모니카
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귀하의 연구 분야가 소프트 과학 (예 : 심리학, 사회학, 교육) 에 속하는 경우 Siegel 및 Castellan (McGraw-Hill Book Company) 의 행동 과학 에 대한 비모수 통계를 권장 합니다. (1988 년 2 판이 있습니다). 서문에서 :

특징은 각 절차를 실제 데이터에 적용하는 단계별 개요입니다.

— 조엘 레예스 노체
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Carroll, Wand 등의 "반모 수 회귀"를 찾았습니다. 읽을 수 있어야합니다. 구식이지만 Simon Wood의 간결하지만 밀도가 높은 GAM에 대한 책으로 이동하기 전에 시작하는 것이 좋습니다.

이 두 책은 불완전한 스플라인 회귀 모델에 중점을 두는데, 이는 비모수 통계의 모든 것이 아닙니다. 그러나 아마도 신청자에게 가장 유용합니다.

— generic_user
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20826 : 설명을 통해,이 답변이 다소 혼란 스러울 경우를 대비하여 '비모수 적'은 분포에 대해 지정되지 않은 (잠재적으로 무한한 모수 적) 기능적 형태를 나타낼뿐만 아니라 대한 모수 적 형태를 지정할 수 없습니다 )뿐만 아니라 변수 간의 관계 ( )에도 적용됩니다. 여기서 ACD의 대답은 첫 번째가 아니라 두 번째를 말합니다. 실제로 회귀 모델과 관련하여 '비모수 적'이라는 용어가 어느 한 문제에 적용되거나 동시에 두 가지 모두에 적용되는 것도 가능합니다 ( '비 확정적 비모수 적'이라고 함).

F_{Y} (y)

$F_Y(y)$

E (Y) = g (x)

$E(Y)=g(x)$

— Glen_b-복지 주 모니카

권리. 궁금한 점이 있습니다. 두 가지 형태의 비모수 적 작업 중 첫 번째가 유용 할 수있는 응용 작업의 예는 무엇입니까? 아니면 부트 스트랩이 예일 것 같아요?

— generic_user

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ACD, 나는 당신이 내 대답에 언급 된 책 중 하나를 살펴 보는 것이 좋습니다. 나는 말 그대로 Wilcoxon-Mann-Whitney 테스트, Kolmogorov-Smirnov와 같은 적합도 테스트, Kendall 및 Spearman과 같은 상관 관계 분석, Theil-Sen 회귀를 포함하여 실제 문제에 적용하는 수천 편의 논문을 가리킬 수 있습니다. , Kaplan-Meier 생존 곡선 (및 로그 순위 테스트), 순열 / 랜덤 화 (+ 다른 리샘플링 방법) 및 기타 여러 가지 사항. 전체적으로 나는 실제로 사용하는 감각보다 훨씬 더 자주 적용될 수 있다고 말합니다. 예, 부트 스트랩이 포함되어 있습니다.

— Glen_b-복지 모니카

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(ctd) ... 면적이 상당히 큽니다. 조금 좁 히면 특정 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다.

— Glen_b-복지 모니카

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그렇기 때문에 일반적으로 분포 가정에 의존하지 않는 테스트입니다. 변수 사이의 관계를 추정하는 것과 동시에 모델에 대한 비모수 분포를 추정 할 수 있는지 궁금 할 것입니다. 그러나 지적했듯이 읽을 것이 많습니다.

— generic_user

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Larry Wasserman의 모든 비모수 통계가 언급 되지 않은 것에 놀랐습니다 .

나는 그것이 상대적으로 간결한 크기의 훌륭한 책이라고 생각합니다. 특히 누군가가 이미 파라 메트릭 통계에 대한 배경 지식이있는 경우이 책은 " 기본 가정의 수를 가능한 한 약하게 유지하는 것을 목표로하는 통계 방법 "에 대해 매우 신선한 시각을 제공합니다 . 나는 다른 서론 / 프라이머 서적들보다 덜 말이 적었다. 이것은 선호도에 따라 좋거나 나쁠 수 있습니다. 이 책의 유일한 "델타"는 실제로 순위 테스트를 다루지 않는다는 것입니다.

— usεr11852
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(+1) Wasserman의 저서 "All of Statistics"에는 비모수 통계에 대한 약간의 처리가 포함되어있는 것으로 보입니다. 이 책들과 다른 책들 모두 훌륭하지만 IMHO는 응용 연구원 / 과학자들에게는 어느 정도 과잉입니다. 물론, 모든 이론과 증거를 아는 것은 아프지 않지만 시간과 범위 제한을 고려할 때 "필수품"보다는 "가지고 있어야 할 것"입니다. 나는 여전히 응용 과학자들에게 균형 잡힌 통계 책을 찾지 못했습니다 (즉, 너무 자세하게 설명하지 않고 응용 관점에서 유용하지 않아도됩니다).

— Aleksandr Blekh