什麼是非參數統計?
975 閱讀 · 更新時間 2024年12月5日
非參數統計是指一種統計方法,其數據不假設來自受一小部分參數確定的預設模型;這些模型包括正態分佈模型和線性迴歸模型。非參數統計有時使用有序數據,這意味着它不依賴數字,而是依賴排序或排序。例如,表達消費者偏好的調查範圍從喜歡到不喜歡被認為是有序數據。非參數統計包括非參數描述統計、統計模型、推斷和統計檢驗。非參數模型的結構沒有指定,而是根據數據確定的。該術語並不意味着這些模型完全缺乏參數,而是參數的數量和性質是靈活的,不是提前固定的。直方圖是非參數概率分佈的一個例子。
定義
非參數統計是一種統計方法,其數據不假設來自受一小部分參數確定的預設模型,如正態分佈模型和線性迴歸模型。非參數統計有時使用有序數據,這意味着它不依賴數字,而是依賴排序或排序。
起源
非參數統計的起源可以追溯到 20 世紀初,當時統計學家開始意識到傳統參數統計方法的侷限性,尤其是在處理不符合特定分佈假設的數據時。隨着計算能力的提高,非參數方法在 20 世紀中期得到了更廣泛的應用。
類別和特徵
非參數統計包括非參數描述統計、統計模型、推斷和統計檢驗。其特點是模型的結構沒有預先指定,而是根據數據確定的。這種靈活性使得非參數統計在處理不符合傳統假設的數據時非常有用。直方圖是非參數概率分佈的一個例子。
案例研究
一個典型的案例是使用非參數檢驗來分析消費者偏好調查數據,這些數據通常是有序的。另一個例子是使用核密度估計來分析股票市場的收益分佈,這種方法不假設收益遵循正態分佈。
常見問題
投資者在應用非參數統計時可能會遇到的問題包括如何選擇合適的非參數方法,以及如何解釋結果。常見的誤解是認為非參數統計完全不涉及參數,實際上它們的參數是靈活的。
