Diferența dintre parametri și neparametri | Parametric vs Nonparametric

Parametric vs Nonparametric

Statisticile reprezintă o ramură a studiilor care ne permite să înțelegem dinamica populației prin utilizarea probelor extrase din o anumită populație de interes. Este esențial ca aceste eșantioane să fie aleatorii. Multe formule sunt create cu încorporarea de matematică, pentru a lua inferențe despre parametrii populației. În mod natural, orice populație poate avea o "distribuție normală" în care dispersia datelor / eșantioanelor are o formă de clopot în graficul de frecvență. Într-o distribuție normală, majoritatea probelor se concentrează în jurul valorii medii și 68%, 95%, 99% din date se găsesc în 1, 2 și, respectiv, 3 deviații standard. Statisticile statistice și parametri statistice depind de distribuția normală sau nu.

Ce este statistica parametrică?

Statisticile parametrice sunt statisticile în care datele / eșantioanele sunt considerate ca fiind extrase dintr-o distribuție normală. Definiția statisticilor parametrice este "statisticile care presupun că datele au provenit de la un tip de distribuție de probabilități și fac inferențe despre parametrii distribuției". Cele mai multe dintre metodele statistice elementare cunoscute aparțin acestui grup. În realitate, acestea nu pot fi distribuite normal. Prin urmare, acest tip de statistică se bazează pe mai multe ipoteze. Dacă datele / eșantioanele sunt distribuite în mod normal sau distribuite aproape în mod normal, formulele pot produce rezultate precise și inferențe. Cu toate acestea, dacă presupunerea distribuirii normale este greșită, statisticile parametrice ar putea fi destul de înșelătoare.

Ce este statistica non-parametrică?

Statisticile non parametrice sunt, de asemenea, cunoscute sub formă de statistici fără distribuție. Avantajul acestui tip de statistică este că nu trebuie să facă o ipoteză așa cum a fost făcută anterior cu parametrii. Calculele statistice nonparametrice iau medii în atenție decât mijloacele. Prin urmare, dacă una sau două se abat de la valoarea medie, efectul lor este neglijat. Statisticile parametrice în general sunt preferate, deoarece acestea au mai multă putere de a respinge o ipoteză falsă decât metoda nonparametrică. Unul dintre cele mai cunoscute teste non-parametrice este testul Chi-pătrat. Există analogi nonparametrici pentru unele teste parametrice, cum ar fi testul Wilcoxon T pentru testarea testelor cu pereche, testul Mann-Whitney U pentru testarea independentă a probelor, corelația Spearman pentru corelația lui Pearson etc. Pentru un test t-test, nu există comparabil test non-parametric.

Care este diferența dintre parametrizare și parametrizare?

• Statisticile parametrice depind de distribuția normală, dar statisticile non-parametrice nu depind de distribuția normală.

• Statisticile parametrice fac mai multe ipoteze decât statisticile non-parametrice.

• Statisticile parametrice utilizează formule mai simple în comparație cu statisticile non-parametrice.

• Atunci când se consideră că o populație este distribuită în mod normal sau aproape de distribuția normală, statisticile parametrice sunt cele mai bune de utilizat. Dacă nu, este mai bine să se utilizeze o metodă nonparametrică.

• Majoritatea metodelor statistice elementare cunoscute aparțin statisticii parametrice. Statisticile non-parametrice sunt folosite cu ușurință și aplicate în cazuri speciale.