Непараметрические критерии

Непараметрические статистические критерии

По сравнению со стандартными параметрическими процедурами, Непараметрические статистические методы основываются на более слабых допущениях в отношении анализируемых данных.

Преимущества и издержки непараметрической статистики

Существует определенное соотношение выгод и потерь, связанных с использованием Н. с. к. вместо параметрических. Главным мотивом применения непараметрических методов служит нежелание делать допущения, необходимые для использования параметрических процедур. Дополнительным соображением в пользу выбора Н.С.К. для части исследователей служит присущая некоторым (хотя далеко не всем!) таким критериям легкость применения и простота вычислений.

В математической статистике есть множество непараметрических критериев, среди которых:

  1. Критерий знаков, критерий Вилкоксона
  2. Критерий серий Вальда-Вольфовица, U-критерий Манна-Уитни
  3. Двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова, ANOVA Краскела-Уоллиса
  4. ANOVA Фридмана, коэффициент конкордации или согласия Кендалла
  5. Q-критерий Кохрена
  6. Критерий Джонкхиера, Критерий Пейджа
  7. Критерий согласия х2-Пирсона
  8. Критерий углового преобразования Фишера, критерий Макнемара









Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *