Para um dado conjunto de dados, o spread é frequentemente calculado como o desvio padrão ou como o IQR (intervalo inter-quartil). Enquanto a standard deviationé normalizado (escores z, etc.) e, portanto, pode ser usado para comparar a dispersão de duas populações diferentes, esse não é o caso do...
Se se presume que testes não paramétricos têm menos poder do que suas alternativas paramétricas, isso implica que, se algum teste paramétrico não rejeita nulo, sua alternativa não paramétrica também não rejeita nulo? Como isso pode mudar se as suposições do teste paramétrico não forem atendidas e o...
Da Wikipedia O primeiro significado de não paramétrico abrange técnicas que não dependem de dados pertencentes a nenhuma distribuição específica. Estes incluem, entre outros: métodos livres de distribuição, que não se baseiam em suposições de que os dados são extraídos de uma determinada...
Reuni dados psicofisiológicos que medem a capacidade dos sujeitos (dois grupos) de perceber a vibração. Uma sonda vibratória se move contra a pele em deslocamentos cada vez menores, e o sujeito indica quando eles sentem a vibração. Infelizmente, em altas frequências, a sonda só pode se mover a uma...
Estou trabalhando com um conjunto de dados não paramétrico e com 12 tratamentos. Realizei o teste de Kruskal-Wallis e obtive um valor significativo , e agora gostaria de realizar um procedimento de comparações múltiplas para ver quais dos tratamentos diferem significativamente. Há muitas...
Estou lendo o artigo da Wikipedia sobre modelos estatísticos aqui e estou um pouco perplexo quanto ao significado de "modelos estatísticos não paramétricos", especificamente: Um modelo estatístico não é paramétrico se o conjunto de parâmetros ΘΘ\Theta for dimensional infinito. Um modelo...
Estou comparando o desempenho de vários algoritmos em vários conjuntos de dados. Como não é garantido que essas medidas de desempenho sejam distribuídas normalmente, escolhi o Teste de Friedman com o teste post-hoc de Nemenyi, com base em Demšar (2006) . Encontrei outro artigo que, além de sugerir...
Estou tentando escolher um desses dois testes para analisar dados emparelhados. Alguém conhece alguma regra prática sobre qual escolher em
Eu não acho que possa haver uma resposta para todos os modelos de aprendizado profundo. Quais dos modelos de aprendizagem profunda são paramétricos e quais não paramétricos e por
Estou tentando avaliar o desempenho de um algoritmo de classificação de aprendizado de máquina supervisionado. As observações se enquadram em classes nominais (2 por enquanto, no entanto, eu gostaria de generalizar isso para problemas de várias classes), extraídos de uma população de 99...
Eu tenho estudado estatística nos últimos dois anos. Quase tudo o que aprendi é sobre estatística paramétrica. Agora eu gostaria de aprender mais sobre estatísticas não paramétricas. Alguém pode sugerir uma introdução concisa (talvez também legível) a essa
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...
Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 ou 0, em...
Esta pergunta descreve a diferença básica entre um histograma uniforme e um não uniforme. E essa pergunta discute a regra básica para escolher o número de posições de um histograma uniforme que otimiza (em certo sentido) o grau em que o histograma representa a distribuição a partir da qual as...
O processo de Dirichlet e o processo gaussiano são frequentemente referidos como "distribuições sobre funções" ou "distribuições sobre distribuições". Nesse caso, posso falar significativamente sobre a densidade de uma função em um GP? Ou seja, o Processo Gaussiano ou o Dirichlet têm alguma noção...
Seja um valor aleatório da distribuição 1 e seja um valor aleatório da distribuição 2. Pensei que a hipótese nula para o teste de Mann-Whitney fosse P (X_1 <X_2) = P (X_2 <X_1) .X 2 P ( X 1 < X 2 ) = P ( X 2 < XX1X1X_1X2X2X_2P( X1 1< X2) = P( X2< X1 1)P(X1<X2)=P(X2<X1)P(X_1...
Eu tenho alguns dados e estava tentando ajustar uma curva suave para ele. No entanto, não quero impor muitas crenças anteriores ou pré-concepções muito fortes (exceto as implícitas pelo restante da minha pergunta) sobre ela, ou quaisquer distribuições específicas. Eu só queria ajustá-lo com alguma...
Uma pergunta para iniciantes aqui. Atualmente, estou realizando uma regressão não paramétrica usando o pacote np em R. Eu tenho 7 recursos e, usando uma abordagem de força bruta, identifiquei os melhores 3. Mas, em breve, terei muitos mais do que 7 recursos! Minha pergunta é quais são os melhores...
Existe algum motivo específico para você escolher a estimativa da densidade do kernel em vez da estimativa paramétrica? Eu estava aprendendo a ajustar a distribuição aos meus dados. Esta pergunta veio a mim. Meu tamanho de dados é relavamente grande com 7500 pontos de dados. Reivindicações...
Percebi que quando tento encontrar os valores críticos para o Mann-Whitney U usando R, os valores são sempre 1 + valor crítico. Por exemplo, para , o valor crítico (bicaudal) é 8, enquanto para , a (bicaudal) ) o valor crítico é 22 (verifique as tabelas ), mas:α = 0,05 , n = 12 , m = 8α = 0,05 , n...