什么是非参数统计？
973 阅读 · 更新时间 2024年12月5日
非参数统计是指一种统计方法，其数据不假设来自受一小部分参数确定的预设模型；这些模型包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用有序数据，这意味着它不依赖数字，而是依赖排序或排序。例如，表达消费者偏好的调查范围从喜欢到不喜欢被认为是有序数据。非参数统计包括非参数描述统计、统计模型、推断和统计检验。非参数模型的结构没有指定，而是根据数据确定的。该术语并不意味着这些模型完全缺乏参数，而是参数的数量和性质是灵活的，不是提前固定的。直方图是非参数概率分布的一个例子。
定义
非参数统计是一种统计方法，其数据不假设来自受一小部分参数确定的预设模型，如正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用有序数据，这意味着它不依赖数字，而是依赖排序或排序。
起源
非参数统计的起源可以追溯到 20 世纪初，当时统计学家开始意识到传统参数统计方法的局限性，尤其是在处理不符合特定分布假设的数据时。随着计算能力的提高，非参数方法在 20 世纪中期得到了更广泛的应用。
类别和特征
非参数统计包括非参数描述统计、统计模型、推断和统计检验。其特点是模型的结构没有预先指定，而是根据数据确定的。这种灵活性使得非参数统计在处理不符合传统假设的数据时非常有用。直方图是非参数概率分布的一个例子。
案例研究
一个典型的案例是使用非参数检验来分析消费者偏好调查数据，这些数据通常是有序的。另一个例子是使用核密度估计来分析股票市场的收益分布，这种方法不假设收益遵循正态分布。
常见问题
投资者在应用非参数统计时可能会遇到的问题包括如何选择合适的非参数方法，以及如何解释结果。常见的误解是认为非参数统计完全不涉及参数，实际上它们的参数是灵活的。
