ডিস্ট্রিবিউশন ফ্রি স্ট্যাটিস্টিকস / মেথড এবং নন-প্যারামেট্রিক পরিসংখ্যানের মধ্যে পার্থক্য কী?


12

উইকিপিডিয়া থেকে

নন-প্যারামেট্রিকের প্রথম অর্থ এমন কৌশলগুলি কভার করে যা কোনও নির্দিষ্ট বন্টনের সাথে সম্পর্কিত ডেটার উপর নির্ভর করে না। এর মধ্যে রয়েছে অন্যদের মধ্যে:

  • বিতরণ ফ্রি পদ্ধতি, যা অনুমানের উপর নির্ভর করে না যে প্রদত্ত সম্ভাব্যতা বন্টন থেকে ডেটা আঁকা। এটি প্যারামেট্রিক পরিসংখ্যানের বিপরীত। এতে নন-প্যারাম্যাট্রিক স্ট্যাটিস্টিকাল মডেল, অনুমান এবং পরিসংখ্যান পরীক্ষা রয়েছে।
  • অ-প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যান (ডেটা সম্পর্কিত পরিসংখ্যানের অর্থে, যা কোনও প্যারামিটারের উপর নির্ভরশীলতা নেই এমন কোনও নমুনার উপর একটি ফাংশন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়), যার ব্যাখ্যা কোনও প্যারামিট্রাইজড ডিস্ট্রিবিউশনের উপযুক্ত জনসংখ্যার উপর নির্ভর করে না। পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে পরিসংখ্যানগুলি এই জাতীয় পরিসংখ্যানগুলির একটি উদাহরণ এবং এগুলি বহু অ-প্যারাম্যাট্রিক পদ্ধতির কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করে।

আমি দুটি মামলার মধ্যে পার্থক্য দেখতে পাচ্ছি না: বিতরণ ফ্রি পদ্ধতি এবং প্যারাম্যাট্রিক নন। তারা উভয়ই কিছু বিতরণ থেকে আসা ডেটা ধরে নিচ্ছে না? তারা কীভাবে আলাদা?

ধন্যবাদান্তে!


1
আপনি যে সংজ্ঞাটি উদ্ধৃত করেছেন তা দ্বিতীয়টি প্রথমটির একটি উপসেট, তবে তারা সেখানে তাদের সংজ্ঞা হিসাবে দিয়েছেন (আমি এই সংজ্ঞাগুলির কিছু অংশকে অন্য পদে নিয়ে যাব!) - এবং সাধারণত অনুশীলনে - এগুলি মনে হয় বিনিময়যোগ্য হিসাবে ব্যবহৃত। ননপ্যারমেট্রিক এই অর্থে মূলত 'অসীম-প্যারামেট্রিক' অর্থ যখন বিতরণ-মুক্ত পদ্ধতিগুলি এমন হয় যার বাস্তবায়ন এবং নাল ডিস্ট্রিবিউশনের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি বিতরণ আকারের উপর নির্ভর করে না। কিছু বই দুটির মধ্যে একটি পার্থক্য তৈরি করে; আমি যদি কোনও রেফারেন্সের কথা ভাবি আমি ফিরে এসে এটিকে যুক্ত করব।
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

@ গ্লেন_বি: ধন্যবাদ! কিছু রেফারেন্সও প্রশংসা হবে!
টিম

@ গ্লেন_বি: কেন "দ্বিতীয়টি প্রথমটির একটি উপসেট"? আমি বিপরীত অনুভব করছি। আপনি আমাকে কিছু উল্লেখ করতে পারেন? ধন্যবাদ!
টিম

"এটিতে প্যারামিট্রিক নন স্ট্যাটিস্টিকাল মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে" এটি সেই ধারণা দেয়। পদগুলির সংজ্ঞা উপর রেফারেন্স? বিতরণ-মুক্ত / ননপ্যারমেট্রিক স্ট্যাটাস সম্পর্কিত বিভিন্ন বই সংজ্ঞা বা ভিন্নতার চেষ্টা করে; আমি তাদের বেশ কিছুটা পড়ার পরে এটি অনেক দীর্ঘ হয়েছে, তবে কনভার, ব্র্যাডলি, ড্যানিয়েল, মারাসুভিলো এবং ম্যাকসুইনাই, লিন্ডলির মতো স্ট্যান্ডার্ড বইগুলি একটি শুরু হবে। এর মধ্যে আমি ব্র্যাডলিকে প্রথমে চেক করতে চাইছি। আমার হাতে কেবল কনভার এবং নেভ এবং ওয়ারথিংটন আছে; আমি দেখার কয়েক মিনিটের মধ্যেই কোনও সংজ্ঞা খুঁজে পাইনি - আমার অবাক করে দিয়েছি; আমি যদিও উভয় কিছু আছে।
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

@ গ্লেন_বি: ধন্যবাদ! আপনি কি ভাবেন যে উদ্ধৃতিতে ননপ্যারমেট্রিকের পরিসংখ্যানগুলির দুটি অর্থের কোনওটির বিতরণ-মুক্ত পরিসংখ্যানের সাথে কিছু আছে?
টিম

উত্তর:


5

পার্থক্যের একটি উদাহরণস্বরূপ উদাহরণ - দুটি জনসংখ্যার থেকে নমুনাগুলির তুলনা করা।

প্রথম সংজ্ঞা দিয়ে আপনি এখনও দুটি জনসংখ্যার মাধ্যমের তুলনা করতে পারেন, কোনওভাবে নমুনাগুলি আঁকার জন্য ব্যবহার করে (উদাহরণস্বরূপ, নমুনার অর্থের তুলনায়)। জনসংখ্যার অর্থ প্যারামিটার, তবে আপনি বিতরণ সম্পর্কে কোনও অনুমান করেন না (উদাহরণস্বরূপ আপনি ধরে নিবেন না যে জনসংখ্যাকে সাধারণত বিতরণ করা হয়)। সুতরাং এটি "বিতরণ মুক্ত" পরিসংখ্যান। আমি, আমি মনে করি না যে এটিকে প্যারামিট্রিক নন-এর পরিসংখ্যানের অংশ বলা উচিত - কারণ স্পষ্ট যৌক্তিক দ্বন্দ্বের কারণে।

দ্বিতীয় সংজ্ঞা অনুসারে আপনি মোট জনসংখ্যার অর্থ বা অন্য কোনও প্যারামিটার বিবেচনা করবেন না। পরিবর্তে আপনি র্যাঙ্কিংয়ের তুলনা করার মতো পদ্ধতি ব্যবহার করেন। এটি সত্য অ-প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যান।


ধন্যবাদ! উভয় ক্ষেত্রেই, তাদের পরিসংখ্যান বিতরণ উভয়ই নমুনার সত্যিকারের বিতরণের উপর নির্ভর করে না?
টিম

আপনি কি গ্লেন_বি এর সাথে একমত যে "দ্বিতীয়টি প্রথমটির একটি উপসেট"?
টিম

টিম, আমি মনে করি না যে দ্বিতীয়টি প্রথমটির একটি উপসেট; দয়া করে আমার মন্তব্যটি পুনরায় পড়ুন এবং আপনি দেখতে পাবেন যে আমি যা বলেছিলাম তা মোটেই নয়। আপনি যা উদ্ধৃত করেছেন তা যা বলেছিল তা আমি বর্ণনা করছি। যদি আমি বলি "দেখে মনে হচ্ছে বিলটি এক্স মনে করে", এটি "গ্লেন_ বি এক্স মনে করে" বোঝায় না। আমি এ জাতীয় কিছুই ভাবতে পারি না।
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

1
কে (যদি কেউ) এরূপ বিবেচনা করে না, নাহ, দ্বিতীয় কেসটি প্রথমটির উপসেট নয়। দ্বিতীয় কেস স্পষ্টভাবে পরামিতিগুলির আগ্রহকে বাদ দেয়, এটি প্রথমটির ফোকাস।
পিটার এলিস

@ পিটারএলিস এটি একটি ভাল পয়েন্ট
Glen_b- রিনস্টেট মনিকা
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.