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El primer significado de las técnicas no paramétricas cubre las técnicas que no se basan en datos que pertenecen a una distribución particular. Estos incluyen, entre otros:
- métodos libres de distribución, que no se basan en suposiciones de que los datos se extraen de una distribución de probabilidad dada. Como tal, es lo opuesto a las estadísticas paramétricas. Incluye modelos estadísticos no paramétricos, inferencia y pruebas estadísticas.
- estadísticas no paramétricas (en el sentido de una estadística sobre los datos, que se define como una función en una muestra que no depende de un parámetro), cuya interpretación no depende de que la población ajuste ninguna distribución parametrizada. Las estadísticas basadas en los rangos de observaciones son un ejemplo de tales estadísticas y desempeñan un papel central en muchos enfoques no paramétricos.
No puedo ver la diferencia entre los dos casos: métodos libres de distribución y estadísticas no paramétricas. ¿Ambos no asumen que los datos provienen de alguna distribución? ¿Cómo se diferencian?
¡Gracias y saludos!
nonparametric
Tim
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Respuestas:
Un ejemplo ilustrativo de la diferencia: comparar muestras de dos poblaciones.
Con la primera definición, aún podría comparar las medias de las dos poblaciones, de alguna manera utilizando las muestras para hacer inferencias (por ejemplo, al comparar medias de muestra). Las medias de población son parámetros, pero no hace suposiciones sobre la distribución (por ejemplo, no supone que la población se distribuye normalmente). Así que estas son estadísticas de "distribución gratuita". Yo, no creo que esto deba llamarse parte de las estadísticas no paramétricas, debido a la obvia contradicción lógica.
Según la segunda definición, no considera en absoluto una media poblacional o cualquier otro parámetro. En su lugar, utiliza métodos como las comparaciones de clasificaciones. Esta es una verdadera estadística no paramétrica.
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