Különbség paraméteres és nem parametrikus | Parametrikus vs. nem parametrikus
Parametrikus vs nem parametrikus
Statisztika egy olyan tanulmányág, amely lehetővé teszi számunkra, hogy megértsük a populáció dinamikáját egy bizonyos érdeklődő népesség. Lényeges, hogy ezek a minták véletlenszerűek legyenek. Számos képletet hoznak létre a matematika beépítésével, hogy következtetéseket vonjanak le a népességi paraméterekről. Természetesen bármely populációnak lehet egy "normál eloszlása", ahol az adatok / minták eloszlása csengő alakban van a frekvenciagramban. A normál eloszlásban a minták nagy része az átlag közepére koncentrálódik, és az adatok közül 68%, 95%, 99% az 1., 2. és 3. standard deviáción belül. A paraméteres és nem parametrikus statisztikák attól függnek, hogy figyelembe veszik-e a normál eloszlást.
Mi a Parametrikus Statisztika?
Paraméter statisztika az a statisztika, amelyben az adatok / minták normál eloszlásból származnak. A parametrikus statisztika definíciója "azok a statisztikák, amelyek feltételezik, hogy az adatok egy valószínűségi eloszlás típusából származnak, és következtetéseket vonnak le a terjesztés paramétereiről". Az ismert elemi statisztikai módszerek többsége ebbe a csoportba tartozik. A valóságban nem rendesen kerülnek elosztásra. Ezért ez a statisztikai típus több feltételezésen alapul. Ha az adatok / minták rendes körülmények között eloszlanak vagy szinte teljesen eloszlanak, a képletek pontos eredményeket és következtetéseket eredményezhetnek. Ha azonban a rendes eloszlás feltételezése rossz, akkor a parametrikus statisztikák meglehetősen félrevezetőek lehetnek.
Mi a nem parametrikus statisztika?
A nem parametrikus statisztikák eloszlásmentes statisztikaként is ismertek. Ennek a statisztikai típusnak az az előnye, hogy nem kell feltételezni, hogy a parametrikusakkal korábban történt. A nem paraméteres statisztikai számítások a figyelem középpontjába kerülnek, mint az eszközök. Ezért, ha egy vagy két eltér a középértéktől, hatásukat elhanyagolják. Általában a paraméteres statisztikák előnyösebbek, mint ez, mert nagyobb hatalommal rendelkezik a hamis hipotézis elutasítására, mint a nemparametrikus módszer. Az egyik legismertebb nem parametrikus teszt a Chi-square teszt. Bizonyos paraméteres vizsgálatokhoz nemparaméteres analógok vannak, például Wilcoxon T Teszt a párosított minta t-teszthez, Mann-Whitney U teszt a független minták t-tesztéhez, Spearman korrelációja Pearson korrelációjához stb. Egy minta t-teszt esetében nincs összehasonlítható nem parametrikus teszt.
Mi a különbség a paraméteres és a nem paraméteres?
• A paraméteres statisztikák a normál eloszlástól függnek, de a nem parametrikus statisztikák nem függenek a normál eloszlástól.
• A paraméterek statisztikája több feltételezést tesz lehetővé, mint a nem paraméteres statisztikák.
• Paraméter statisztika egyszerűbb képleteket használ a nem paraméteres statisztikákhoz képest.
• Ha a lakosságot úgy vélik, hogy normálisan eloszlik vagy közel áll a normális eloszláshoz, akkor a paraméteres statisztikák a legjobbak. Ha nem, a legjobb, ha nemparaméteres módszert használnak.
• A legtöbb általánosan ismert elemi statisztikai módszer a parametrikus statisztikákhoz tartozik. A nem parametrikus statisztikákat takarékosan használják és alkalmazzák speciális esetekben.
