O que seria um bom livro para estatísticas não paramétricas. Não apenas a introdução, mas o nível avançado. Também estou procurando algo que eu possa usar para aprender e não para referência.
Em particular, estou procurando um livro que possa conter conceitos básicos por trás de métodos não paramétricos, inferência não paramétrica, métodos para avaliar não paramétricos, por exemplo, teste KS, teste , etc., bootstrapping ....
Respostas:
Penso na Enciclopédia Britânica de estatística não paramétrica como sendo:
Não tenho certeza se caracterizaria isso como introdutório ou avançado. Muitas das seções são um pouco concisas, na minha opinião, e são escritas com uma boa dose de notação matemática. Isso será intimidador / desanimador para pessoas que têm alguma ansiedade matemática. Por outro lado, não são realmente teoremas derivados , apenas usam notação matemática para expressar as idéias. Existem alguns problemas incluídos no final de cada seção; você definitivamente poderia usar o livro para aprender estatísticas não paramétricas.
Para um tratamento muito mais introdutório:
será muito menos intimidador, eu acho. Eu passei por algumas partes dele e parece ser uma introdução suave para pessoas que não têm um forte histórico estatístico. É muito claro, mas não tem nada parecido com a profundidade ou a cobertura da Hollander & Wolfe.
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Você pode conferir este livro . O título diz tudo;) As resenhas do livro são excelentes. Não sei dizer por mim mesmo, porque ainda não o li. Mas parece ter todo o embasamento teórico que você está procurando, além de ter também um foco em aplicativos, ou seja, é bom ajudá-lo a colocar essas técnicas em uso rapidamente.
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