वितरण मुक्त आँकड़ों / विधियों और गैर-पैरामीट्रिक आँकड़ों के बीच क्या अंतर है?


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से विकिपीडिया

गैर-पैरामीट्रिक कवर तकनीक का पहला अर्थ जो किसी विशेष वितरण से संबंधित डेटा पर निर्भर नहीं करता है। इनमें अन्य शामिल हैं:

  • वितरण मुक्त विधियां, जो मान्यताओं पर भरोसा नहीं करती हैं कि डेटा किसी दिए गए प्रायिकता वितरण से लिया गया है। जैसे कि यह पैरामीट्रिक आँकड़ों के विपरीत है। इसमें गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय मॉडल, इंजेक्शन और सांख्यिकीय परीक्षण शामिल हैं।
  • गैर-पैरामीट्रिक आँकड़े (डेटा पर एक आंकड़े के अर्थ में, जिसे एक नमूने पर एक फ़ंक्शन के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसका कोई पैरामीटर पर कोई निर्भरता नहीं है), जिसकी व्याख्या किसी भी पैरामीट्रिक वितरण को फिट करने वाली आबादी पर निर्भर नहीं करती है। अवलोकनों की श्रेणी पर आधारित आँकड़े ऐसे आँकड़ों का एक उदाहरण हैं और ये कई गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोणों में एक केंद्रीय भूमिका निभाते हैं।

मैं दो मामलों के बीच अंतर नहीं देख सकता: वितरण मुक्त तरीके, और गैर-पैरामीट्रिक आँकड़े। क्या वे दोनों कुछ वितरण से आने वाले डेटा को नहीं मानते हैं? वे कैसे भिन्न हैं?

धन्यवाद एवं शुभकामनाएँ!


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आपके द्वारा बोली गई परिभाषा से पता चलता है कि दूसरा पहले का एक सबसेट है, लेकिन जैसा कि उन्होंने वास्तव में उन्हें वहां परिभाषित किया है (मैं उन परिभाषाओं के कुछ हिस्सों को दूसरे शब्द के लिए स्वैप करूंगा!) - और आमतौर पर व्यवहार में - वे प्रतीत होते हैं परस्पर उपयोग किया जाता है। इस अर्थ में गैर-समरूपता का अर्थ मूल रूप से 'अनंत-पैरामीट्रिक' है, जबकि वितरण-मुक्त विधियां वे हैं जिनके कार्यान्वयन और गुण जैसे शून्य वितरण, वितरणीय आकार पर निर्भर नहीं करते हैं। कुछ किताबें दोनों के बीच अंतर करती हैं; अगर मैं एक संदर्भ के बारे में सोचता हूं तो वापस आकर इसे जोड़ दूंगा।
Glen_b -Reinstate मोनिका

@Glen_b: धन्यवाद! कुछ संदर्भ भी सराहना की जाएगी!
टिम

@Glen_b: क्यों "दूसरा पहला का सबसेट है"? मैं इसके विपरीत महसूस करता हूं। क्या आप मुझे कुछ संदर्भ बता सकते हैं? धन्यवाद!
टिम

"इसमें गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकीय मॉडल शामिल हैं" जो कि छाप देता है। शर्तों की परिभाषा पर संदर्भ? वितरण-मुक्त / गैरपारंपरिक आँकड़ों पर विभिन्न पुस्तकें परिभाषा या भेद का प्रयास करती हैं; जब से मैं उनमें से एक गुच्छा के माध्यम से पढ़ा है, यह एक लंबा समय है, लेकिन कोनवर, ब्रैडले, डैनियल, मारस्केलु और मैकस्वीनी जैसी मानक किताबें, लिंडले एक शुरुआत होगी। उनमें से, मैं पहले ब्रैडली की जांच करने के लिए इच्छुक हूं। मेरे पास केवल कॉनोवर और निवे और वर्थिंगटन हैं; मैंने कुछ ही मिनटों में किसी परिभाषा को नहीं देखा - मेरे आश्चर्य को; हालांकि मैं दोनों के पास कुछ होगा।
Glen_b -Reinstate Monica

@Glen_b: धन्यवाद! क्या आपको लगता है कि बोली में गैरपारंपरिक आँकड़ों के लिए दो अर्थों में से कोई भी वितरण-मुक्त आँकड़ों के साथ कुछ करना है?
टिम

जवाबों:


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अंतर का एक उदाहरण उदाहरण - दो आबादी से नमूनों की तुलना करना।

पहली परिभाषा के साथ, आप अभी भी दो आबादी के साधनों की तुलना कर सकते हैं, किसी भी तरह से नमूनों को खींचने के लिए नमूनों का उपयोग कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, नमूना साधनों की तुलना करके)। जनसंख्या का मतलब पैरामीटर है, लेकिन आप वितरण के बारे में कोई धारणा नहीं बनाते हैं (उदाहरण के लिए आप यह नहीं मानते हैं कि जनसंख्या सामान्य रूप से वितरित की गई है)। तो यह "वितरण मुक्त" आँकड़े हैं। मुझे, मुझे नहीं लगता कि इसे गैर-पैरामीट्रिक आंकड़ों का हिस्सा कहा जाना चाहिए - क्योंकि स्पष्ट तार्किक विरोधाभास है।

दूसरी परिभाषा के तहत आप सभी आबादी के मतलब या किसी अन्य पैरामीटर पर विचार नहीं करते हैं। इसके बजाय आप रैंकिंग की तुलना जैसे तरीकों का उपयोग करते हैं। यह सच है गैर-पैरामीट्रिक आँकड़े।


धन्यवाद! दोनों मामलों में, क्या उनके आँकड़ों के वितरण दोनों नमूने के सही वितरण पर निर्भर नहीं हैं?
टिम

क्या आप ग्लेन_ब से सहमत हैं कि "दूसरा पहला का सबसेट है"?
टिम

टिम, मुझे नहीं लगता कि दूसरा पहले का सबसेट है; कृपया मेरी टिप्पणी पर फिर से विचार करें और आप देखेंगे कि मैंने जो कहा वह बिल्कुल नहीं है। मैं बता रहा था कि आपके द्वारा बताई गई बात क्या कहती है। अगर मैं कहता हूं कि "ऐसा लगता है कि बिल एक्स के बारे में सोचता है", तो इसका मतलब यह नहीं है कि "ग्लेन_ब एक्स सोचते हैं"। मैं इस तरह का कुछ भी नहीं सोच सकता हूं।
Glen_b -Reinstate मोनिका

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चाहे जो (यदि कोई भी) ऐसा सोचता है, तो नहीं, दूसरा मामला पहले का सबसेट नहीं है। दूसरा मामला स्पष्ट रूप से मापदंडों में रुचि को बाहर करता है, जो पहले का ध्यान केंद्रित करते हैं।
पीटर एलिस

@PeterEllis यह एक अच्छी बात है
Glen_b -Reinstate मोनिका
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