El objetivo de este texto es proporcionar al lector un solo libro donde puedan encontrar una breve descripción de muchos temas modernos en la inferencia no paramétrica. El libro está dirigido a Master’s Level o Ph.D. Nivel de estudiantes en estadísticas, informática e ingeniería. También es adecuado para los investigadores que desean ponerse al día rápidamente en los métodos modernos no paramétricos.
Este texto cubre una amplia gama de temas que incluyen: el bootstrap, el método delta no paramétrico, la regresión no paramétrica, la estimación de densidad, los métodos de función ortogonal, la estimación de Minax, los conjuntos de confianza no paramétricos y las redes wavelets. El libro tiene una mezcla de métodos y teoría.
Larry Wasserman es profesor de estadísticas en la Universidad Carnegie Mellon y miembro del Centro de Aprendizaje Automatizado y Descubrimiento en la Escuela de Ciencias de la Computación. Sus áreas de investigación incluyen inferencia no paramétrica, teoría asintótica, pruebas múltiples y aplicaciones a astrofísica, bioinformática y genética. Es el ganador de 1999 del Comité de Presidentes de Sociedades Estadísticas del Premio a los Presidentes y el ganador de 2002 del Centro de Recherches Mathematiques de Montreal-Estadística Sociedad de Estadísticas del Premio en Estadísticas. Es editor asociado del Journal of the American Statistical Association y Annals of Statistics. Es miembro de la Asociación Estadística Americana y del Instituto de Estadísticas Matemáticas. Es autor de todas las estadísticas: un curso conciso de inferencia estadística (Springer, 2003).
«… el libro es excelente». (Reseñas de libros cortos del ISI, junio de 2006)
«Ahora tenemos todas las estadísticas no paramétricas… la escritura es excelente y el autor debe ser felicitado por la claridad lograda… el libro es excelente». (N.R. Draper, reseñas de libros cortos, 26: 1, 2006)
¿Qué es la estadística no paramétrica PDF?
3 Uso de estadísticas no paramétricas muestras pequeñas (a menudo entre n = 6 y n = 30) No se pueden evaluar fácilmente suposiciones sobre la distribución de los datos en las variables de la población ordinal y categórica. Métodos similares a la medicina, la biología.
Estadísticas Jan Müller Nivel de escala Escala nominal: Esta escala se basa en una oración de atributos cualitativos. No hay criterio según el cual se puedan organizar los puntos de una variables a escala nominal
1.8 Prueba de Smirnov de Kolmogorov en distribución normal La prueba de Kolmogorov Smirnov es una de las pruebas clásicas para verificar los requisitos de distribución. La prueba compara las desviaciones de lo empírico
Valor p valor p El valor p es la probabilidad de que el tamaño de la prueba asuma el valor observado o un valor aún más extremo (, más lejos de H 0) con la condición de que H 0 sea verdadero. Observaciones
W Cálculos y estadísticas para los ingenieros Ejercicio 13 La próxima semana: sondea láser Usted aporta una copia vacía de la cojera de prueba para crear una solución de muestra. Tarea 1: Problema de prueba Problema de prueba:
Los métodos paramétricos de la prueba paramétrica versus no paramétrica tienen la peculiaridad de que se basan en los supuestos para distribuir los valores medidos en la población: los valores medidos deben ser uno
Soluciones a los ejercicios en el Capítulo 10 (1) En una muestra con n = 10 personas, se observan los siguientes valores para x: {9; 96; 96; 106; 11; 114; 114; 118; 13; 14}. Asumes ese promedio
¿Qué es estadística paramétrica y qué es estadística no paramétrica?
Las pruebas paramétricas presuponen una distribución normal de valores o una «curva de campana». Por ejemplo, la altura es más o menos una distribución normal como si tuviera que representar gráficamente la altura de un grupo de personas, vería una curva típica en forma de campana…. Las pruebas no paramétricas se utilizan en los casos en que las pruebas paramétricas no son apropiadas.
En estadísticas, las pruebas no paramétricas son métodos de análisis estadístico que no requieren una distribución para cumplir con las hipótesis necesarias para analizarse (especialmente si los datos no se distribuyen normalmente)…. Tenga en cuenta que las pruebas no paramétricas se utilizan como un método alternativo para las pruebas paramétricas, no como sus sustitutos.
La prueba Chi-Cuadrato es una estadística no paramétrica, también llamada prueba sin distribución. Las pruebas no paramétricas deben usarse cuando cualquiera de las siguientes condiciones se refiere a los datos: el nivel de medición de todas las variables es nominal u ordinal.
Allen Wallis), o ANOVA unidireccional en las filas es un método no paramétrico para verificar si las muestras provienen de la misma distribución…. se usa para comparar dos o más muestras independientes de la misma muestra o muestra diferente.
Las pruebas no paramétricas se utilizan cuando los datos no son normales. Entonces, la clave es comprender si ha distribuido normalmente distribuido. Por ejemplo, puede examinar la distribución de sus datos. Si sus datos son aproximadamente normales, puede usar pruebas estadísticas paramétricas.
¿Qué es la estadística paramétrica PDF?
A menudo, los investigadores junior enfrentan el desafío de un conocimiento y habilidades inadecuados en las técnicas estadísticas porque no todas las disciplinas académicas enseñan estadísticas. Aunque se supone que estos investigadores deben realizar investigaciones como parte de su cumplimiento de premios académicos, uno se pregunta cómo resolver un problema de investigación determinado estadísticamente sin clases introductorias en el pasado. Por lo tanto, este artículo intenta explicar las escalas primarias de medición para los datos de la encuesta. Además, el documento se diferencia entre las estadísticas de prueba paramétricas y no paramétricas al explicar las pruebas estadísticas distintivas necesarias para cada tipo de escala de medición. Se utilizó una referencia cruzada para sintetizar respuestas relevantes para la pregunta de investigación. Como tema de interés, con frecuencia los revisores de revistas y editores comentan sobre la robustez de los resultados en función de la elección de la escala de medición y las estadísticas de prueba utilizadas. Por lo tanto, los autores están motivados esencialmente para proporcionar un punto de referencia integral para…
La crisis de replicación dentro de las ciencias sociales y del comportamiento ha cuestionado la consistencia de la metodología de investigación. La falta de atención a los detalles menores en los estudios de replicación puede limitar las habilidades de los investigadores para reproducir los resultados. Uno de esos detalles pasados por alto son los programas estadísticos utilizados para analizar los datos. En la investigación actual, comparamos los resultados de varios análisis no paramétricos y medidas de normalidad realizadas en una gran muestra de datos en SPSS, SAS, STATA y R con los resultados obtenidos a través de la calculación manual utilizando las fórmulas computacionales sin procesar. Se encontraron múltiples inconsistencias en los resultados producidos entre los paquetes estadísticos debido a la variación algorítmica, el error computacional y la falta de claridad y/o especificidad en la salida estadística generada. También destacamos inconsistencias similares en los análisis complementarios realizados en subconjuntos de los datos, que reflejan tamaños de muestra realistas. Estas inconsistencias se debieron en gran medida a Algori…
Los datos de la investigación en ciencias de la salud a menudo viola uno, si no todos los supuestos subyacentes al uso de estadísticas paramétricas tradicionales. Las estadísticas no paramétricas son otro grupo de pruebas de inferencia estadística, que no hacen suposiciones estrictas sobre la población de la cual se han muestreado los datos y pueden usarse para estudios con pequeños tamaños de muestra, datos de nivel nominal u ordinal, y no Variables normalmente distribuidas. Las técnicas no paramétricas son ampliamente aplicables a la investigación en las ciencias de la salud. El desafío parece ser convencer a los investigadores de adoptar estas técnicas, a pesar de los conceptos erróneos y la exposición limitada. La siguiente revisión proporcionará una breve introducción a las estadísticas no paramétricas, ya que se aplican a la investigación realizada en Theeld of Health Sciences.
Este artículo presenta a los lectores el subparadigma analítico de datos de las estadísticas no paramétricas. Los autores comienzan con una explicación de cómo y en qué circunstancias se utilizan las estadísticas no paramétricas, luego describen técnicas no paramétricas específicas que se usan comúnmente en la investigación en ciencias sociales. Se proporcionan ejemplos de la literatura de rehabilitación contemporánea a lo largo del artículo.
¿Dónde se utiliza la estadística no paramétrica?
Se necesita alfabetización y conocimiento estadísticos para leer y comprender la literatura de salud pública. El propósito de este estudio fue cuantificar los métodos estadísticos básicos y avanzados utilizados en la investigación de salud pública. Muestras aleatoriamente 216 artículos publicados de siete revistas de salud pública de primer nivel. Los estudios fueron revisados por dos lectores y un formulario de recopilación de datos estandarizado completado para cada artículo. Los datos se analizaron con estadísticas descriptivas y distribuciones de frecuencia. Los resultados se resumieron para los métodos estadísticos utilizados en la literatura, incluidas las estadísticas descriptivas e inferenciales, el modelado, las técnicas estadísticas avanzadas y el software estadístico utilizado. Aproximadamente el 81.9% de los artículos informaron un diseño de estudio observacional y el 93.1% de los artículos se centraron sustancialmente. Las estadísticas descriptivas en tabla o forma gráfica se informaron en más del 95% de los artículos, y la inferencia estadística informada en más del 76% de los estudios revisados. Estos resultados revelan los tipos de métodos estadísticos utilizados actualmente en la literatura de salud pública. Aunque este estudio no obtuvo información sobre lo que debería enseñarse, la información sobre los métodos estadísticos que se utilizan es útil para el desarrollo del plan de estudios en la educación de ciencias de la salud de posgrado, así como la toma de decisiones informadas sobre la educación continua para los profesionales de la salud pública.
La práctica de salud pública se basa en la literatura de salud pública revisada por pares para la investigación y los hallazgos actuales que apoyan una base de evidencia para la práctica efectiva. Los estudios han demostrado que la alfabetización estadística y el conocimiento son necesarios para comprender la investigación publicada [1]. El rápido crecimiento y la disponibilidad generalizada en la potencia informática y los paquetes de software estadístico fácil de usar en las últimas décadas han llevado al uso de métodos estadísticos y análisis más avanzados que se utilizan e informan en la literatura de salud [2]. Sin embargo, la capacitación estadística en salud pública puede no haber mantenido la explosión de datos moderna y las complejidades estadísticas que se aplican cada vez más en los estudios de salud y se informaron en publicaciones científicas. Una comprensión integral de los conceptos y métodos estadísticos es esencial para comprender la investigación actual y desarrollar prácticas efectivas de salud pública.
La educación bioestadística es un requisito central en todos los programas de salud pública de posgrado acreditados por la Asociación de Escuelas y Programas de Salud Pública (ASPPH) en los Estados Unidos [3]. Una de las competencias curriculares centrales en la educación de la bioestadística para el título de Maestría en Salud Pública (MPH) es desarrollar habilidades y conocimientos para evaluar críticamente la aplicación, la presentación y la interpretación de los análisis estadísticos en estudios de salud pública [3,4,5]. Aunque este es un resultado deseado de la capacitación, no se conocen estudios recientes que cuantifiquen los tipos de métodos estadísticos utilizados en la literatura de salud pública. Se necesita información sobre los métodos utilizados para tomar decisiones informadas sobre el desarrollo del plan de estudios, la educación continua y la capacitación de profesionales de la salud pública.
El propósito de este trabajo es cuantificar el uso de métodos estadísticos básicos y avanzados en la literatura general de salud pública. Una cuestión crítica de interés es «¿Qué conceptos y métodos estadísticos deben saber para leer y comprender la literatura?» Nuestro estudio proporciona la base de evidencia necesaria para comenzar a responder esta pregunta.
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