অ-প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যানগুলির পরিচিতি


11

আমি গত দুই বছর ধরে পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করছি। আমি যা শিখেছি তার প্রায় সব কিছুই প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যান সম্পর্কে। এখন আমি প্যারামিমেটিকবিহীন পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও জানতে চাই। কেউ কি এই অঞ্চলে কিছু সংক্ষিপ্ত (সম্ভবত পঠনযোগ্য) পরিচয় দেওয়ার পরামর্শ দিতে পারেন?

উত্তর:


12

এটি 'সংক্ষিপ্ত' দ্বারা আপনি কী বোঝাতে চেয়েছেন, কী ধরণের চিকিত্সা চাইছেন (গাণিতিক বনাম ধারণা এবং স্বজ্ঞাততা সহ) কী কী কৌশল অন্তর্ভুক্ত করতে চান তার উপর নির্ভর করে।

আমি জোরালোভাবে বই দিয়ে শুরু করার এবং একাধিক বই পড়ার পরামর্শ দিচ্ছি ।

কনভারের " প্রাকটিক্যাল ননপ্যারামেট্রিক স্ট্যাটিস্টিকস " ভাল, এবং যে কোনওটি অবশ্যই আমি কোনও তালিকাতে অন্তর্ভুক্ত হওয়ার দিকে ঝুঁকছি

ড্যানিয়েলের " অ্যাপ্লাইড ননপ্যারমেট্রিক স্ট্যাটিকস " খুব ভাল, এর আকারের জন্য যুক্তিসঙ্গতভাবে ব্যাপক।

আমি নেভ এবং ওয়ারথিংটনের " বিতরণ-মুক্ত পরীক্ষা " খুব পঠনযোগ্য পেয়েছি যখন এটি প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল (এবং এটি এখনও অনেক ক্ষেত্রে রয়েছে)। আজকাল এর কোডটি কিছুটা তারিখযুক্ত মনে হচ্ছে, তবে অন্যদিকে এটি সাধারণত অনুবাদ করার মতো পর্যাপ্ত পাঠযোগ্য। যদি এটি খুঁজে পেতে পারেন তবে এটি একটি ভাল ভূমিকা; আপনি নতুনটি না কিনে সেকেন্ড হ্যান্ড আপ করার জন্য একটি সার্থক

এখানে কয়েক ডজন ভাল বই রয়েছে, আমি উল্লেখ করা তিনটির থেকে কিছু বেশি পুরানো, কিছু নতুন; কিছু আমি উল্লেখ করেছি তার চেয়ে ভাল আপনার জন্য উপযুক্ত হতে পারে। আমি একটি বিশ্ববিদ্যালয়ের গ্রন্থাগার দিয়ে শুরু করব এবং উপরের শিরোনামগুলির মতো পদগুলির সাথে অনুসন্ধানগুলিতে ব্রাউজ করব এবং যদি সম্ভব হয় তবে কাছাকাছি কী তা দেখুন।

এর মধ্যে কয়েকটি পড়ুন এবং আপনার পছন্দ মতো বেশ কয়েকটি সন্ধান করুন।

আমি যখন আন্ডারগ্রাড হিসাবে ননপ্যারমেট্রিক্স করতাম তখন প্রস্তাবিত পড়াতে আটটি বইয়ের মতো কিছু ছিল, সম্ভবত আরও কিছু। তাদের প্রত্যেকের মধ্যে অন্যের বেশিরভাগেরই অভাব ছিল something আমি আনন্দিত যে আমি তাদের সবার দিকে নজর রেখেছি।


4

যদি আপনার অধ্যয়নের ক্ষেত্রটি নরম বিজ্ঞানগুলিতে থাকে (যেমন, মনোবিজ্ঞান, সমাজবিজ্ঞান, শিক্ষা), আমি সিগেল এবং ক্যাসেল্লান (ম্যাকগ্রা-হিল বুক সংস্থা) দ্বারা বিহেভিওরাল সায়েন্সেসের জন্য ননপ্যারমেট্রিক স্ট্যাটিস্টিক্সের সুপারিশ করব । (1988-এর দ্বিতীয় সংস্করণ আমার আছে)। উপস্থাপনা থেকে:

একটি স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য হ'ল আসল তথ্যগুলিতে প্রতিটি পদ্ধতির প্রয়োগের ধাপে ধাপে রূপরেখা।


2

আমি ক্যারল, ওয়ান্ড এট আল-এর দ্বারা "সেমিপ্রেমেট্রিক রিগ্রেশন" পেয়েছি। বেশ পাঠযোগ্য। এটি পুরানো, তবে জিএএমএস সম্পর্কিত সিমোন উডের সংক্ষিপ্ত, তবে ঘন, বইয়ের দিকে যাওয়ার আগে শুরু করা ভাল জিনিস।

এই দুটি বইই দন্ডিত স্প্লাইন রিগ্রেশন মডেলগুলিতে ফোকাস করে, যা ননপ্যারামেট্রিক স্ট্যাটাসের সবকিছু নয়। তবে যুক্তিযুক্তভাবে প্রয়োগকৃত লোকদের জন্য সবচেয়ে দরকারী।


1
FY(y)E(Y)=g(x)

ঠিক আছে। শুধু কৌতূহলী, প্রয়োগকৃত কাজের উদাহরণগুলির কয়েকটি কী যেখানে ননপ্যারমেট্রিকের দুটি ফর্মের মধ্যে প্রথমটি কার্যকর হতে পারে? বা আমার ধারণা বুটস্ট্র্যাপের উদাহরণ হবে, তাই না?
জেনেরিক_উজার 0

1
এসিডি, আমি আপনাকে আমার উত্তরে উল্লিখিত বইগুলির যে কোনওটি একবার দেখার পরামর্শ দিচ্ছি। আমি উল্লেখ করতে পারি - বেশ আক্ষরিক অর্থে - এমন হাজার হাজার কাগজগুলিতে যা তাদের বাস্তব সমস্যাগুলিতে প্রয়োগ করে, যার মধ্যে রয়েছে উইলকক্সন-মান-হুইটনি পরীক্ষা, কোলমোগোরভ-স্মারনভের মতো ফিটের পরীক্ষার মঙ্গল, কেন্ডল এবং স্পিয়ারম্যান, থেইল-সেন রিগ্রেশন সম্পর্কিত পারস্পরিক সম্পর্ক , কাপলান-মেয়ের বেঁচে থাকার কার্ভগুলি (এবং লগ-র‌্যাঙ্ক পরীক্ষা), ক্রমুটিশন / এলোমেলোকরণ (+ অন্যান্য পুনর্নির্মাণের পদ্ধতি) এবং এই জাতীয় আরও অনেকগুলি বিষয়। সামগ্রিকভাবে আমি বলতে পারি যে আপনি যে বোধগম্যতাটি ব্যবহার করেছেন তার চেয়ে বাস্তবে এটি বেশ খানিকবার প্রয়োগ করা যেতে পারে। হ্যাঁ, বুটস্ট্র্যাপ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

1
(সিটিডি) ... অঞ্চলটি বেশ বড়; আপনি যদি এটি কিছুটা সঙ্কুচিত করেন তবে আমি সম্ভবত আপনাকে কিছু বিশেষ অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে পেতে পারি।
গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

1
ঠিক আছে, সুতরাং এটির সাধারণ পরীক্ষাগুলি যা বিতরণীয় অনুমানের উপর নির্ভর করে না। আমার ধারণা আমি আশ্চর্য হয়েছি যে কেউ যদি একই সাথে ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের (সম্ভবত প্রচুর ডেটা সহ) অনুমান করার জন্য কোনও মডেলের জন্য ননপ্যারমেট্রিক বিতরণ অনুমান করতে পারে। তবে, আপনি যেমন উল্লেখ করেছেন তেমন অনেক কিছু পড়ার আছে।
জেনেরিক_উজার 0

2

আমি ল্যারি ওয়াসারম্যানের সমস্ত ননপ্যারমেট্রিক স্ট্যাটিস্টিক্সের উল্লেখ না করে অবাক হয়েছি ।

আমি মনে করি এটি আপেক্ষিক সংক্ষিপ্ত আকারের একটি দুর্দান্ত বই। বিশেষত যদি কারও প্যারাম্যাট্রিক পরিসংখ্যানের ইতিমধ্যে কিছু পটভূমি থাকে তবে এই বইটি " পরিসংখ্যান পদ্ধতি যেগুলি অন্তর্নিহিত অনুমানের সংখ্যা যতটা সম্ভব দুর্বল রাখার লক্ষ্য নিয়ে " একটি খুব তাজা চেহারা উপস্থাপন করে । আমি এটি কম শব্দযুক্ত দেখতে পেয়েছি যে অন্যান্য ভূমিকা / প্রাথমিক বই; এটি কারও পছন্দগুলির উপর নির্ভর করে ভাল বা খারাপ জিনিস হতে পারে। এই বইটিতে কেবলমাত্র "ব-দ্বীপ" রয়েছে এটি হ'ল এটি র‌্যাঙ্কের পরীক্ষাগুলি সত্যই কভার করে না।


(+1) মনে হচ্ছে ওয়াসারম্যানের "অল অফ স্ট্যাটিস্টিকস" বইটিতে প্যারামিমেটিকের পরিসংখ্যানগুলির চিকিত্সা হলেও কিছুটা কম রয়েছে। এই বইগুলি, পাশাপাশি আরও অনেকগুলি চমৎকার, তবে প্রয়োগ গবেষক / বিজ্ঞানীদের জন্য কিছুটা ডিএমএইচও একটি ওভারকিল। অবশ্যই, সমস্ত তত্ত্ব এবং প্রমাণগুলি জানাতে আঘাত লাগবে না, তবে সময় এবং সুযোগের সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করে এটি একটি "অবশ্যই" থাকা উচিত "থাকার চেয়ে ভাল"। আমি প্রয়োগিত বিজ্ঞানীদের জন্য এখনও ভারসাম্য পরিসংখ্যানের বইগুলি খুঁজে পাইনি (এটি বিশদ বিবরণে গভীরভাবে না গিয়ে প্রয়োগের দৃষ্টিকোণ থেকে দরকারী হিসাবে পর্যাপ্ত কঠোর)।
আলেকসান্দ্র ব্লেক
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.