パラメトリックvsノンパラメトリックとは何ですか？
質問者：Evie Moldenhuer |最終更新日：2020年6月2日
カテゴリ：医療健康医療検査
パラメトリックとノンパラメトリック検定の違いは何ですか？パラメトリックテストは、データの基礎となる統計分布を想定しています。ノンパラメトリック検定は、分布に依存しません。したがって、有効性のパラメトリック条件が満たされていない場合でも、それらを適用できます。
さらに、パラメトリックデータとはどういう意味ですか？想定されるパラメトリックデータ定義データは、特定の分布から引き出されていると、それはパラメトリック試験に使用されます。
第二に、ノンパラメトリックであるとはどういう意味ですか？ノンパラメトリック検定（分布のない検定と呼ばれることもあります）は、基礎となる分布について何も想定していません（たとえば、データが正規分布からのものである）。これは通常、母集団データに正規分布がないことを知っていることを意味します。
それで、パラメトリック検定とノンパラメトリック検定を区別する特徴は何ですか？
パラメトリックテストでは、母集団に関する完全な情報があります。逆に、ノンパラメトリック検定では、母集団に関する情報はありません。パラメトリック検定の適用範囲は変数のみですが、ノンパラメトリック検定は変数と属性の両方に適用されます。
パラメトリック手法とは何ですか？
母集団パラメーターの表現としてサンプル統計を調べる場合、パラメトリック法が使用されます。パラメトリック法は、分布が正規分布でデータがスケーリングされている場合に、母集団パラメーターの表現としてサンプル統計を調べるときに使用されます。
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カイ二乗はパラメトリック検定ですか？
カイ二乗統計は、従属変数が名目レベルで測定されたときにグループの差を分析するように設計されたノンパラメトリック（分布なし）ツールです。 CramerのVは、有意なカイ2乗結果が得られたときにデータをテストするために使用される最も一般的な強度テストです。
パラメトリックテストの種類は何ですか？
パラメトリック検定は、正規分布が想定される場合にのみ使用されます。最も広く使用されている検定は、t検定（対応のあるまたは対応のない）、ANOVA（一元配置の非反復、反復、二元配置、三元配置）、線形回帰、およびピアソンの順位相関です。
パラメトリック統計の例は何ですか？
平均と中央値の仮説検定
| パラメトリックテスト（平均） | ノンパラメトリック検定（中央値） |
|---|---|
| 1標本t検定 | 1サンプルの符号、1サンプルのウィルコクソン |
| 2標本t検定 | マンホイットニー検定 |
| 一元配置分散分析 | クラスカル・ウォリス、ムードの中央値検定 |
| 1つの因子と1つのブロッキング変数を持つ階乗DOE | フリードマン検定 |
例として、パラメトリックモデルとは何ですか？
正規分布は、パラメトリックモデルの簡単な例です。パラメトリックモデリングに使用できるその他の分布には、次のものがあります。パラメーターλ、α、およびμを持つワイブル分布。単一のパラメーターλを持つポアソン分布。
パラメトリック方程式は何に使用されますか？
パラメトリック方程式は、曲線や表面などの幾何学的オブジェクトを構成する点の座標を表すために一般的に使用されます。この場合、方程式は、オブジェクトのパラメトリック表現またはパラメーター化（またはパラメーター化とも呼ばれます）と総称されます。
T検定は何に使用されますか？
t検定は、2つのグループの平均値の間に有意差があるかどうかを判断するために使用される一種の推論統計であり、特定の機能に関連している可能性があります。
データが正規分布しているかどうかをどのように判断しますか？
データが正常かどうかを確認するにはどうすればよいですか？
- 正規曲線を重ね合わせたヒストグラムを見てください。ヒストグラムは、データの有用なグラフィック表現を提供します。
- 歪度の値を見てください。
- 歪度と尖度の両方を同時に考慮した正規性の確立された検定を見てください。
- データの正規性プロットを見てください。
Anovaはパラメトリック検定ですか？
ANOVAでは、従属変数は連続（間隔または比率）の尺度である必要があります。 ANOVAの独立変数は、カテゴリ（名義または順序）変数である必要があります。 t検定と同様に、 ANOVAもパラメトリック検定であり、いくつかの仮定があります。 ANOVAは、データが正規分布していることを前提としています。
パラメトリックテストの前提は何ですか？
仮定
- データの正規分布。パラメトリック検定のp値は、正規サンプリング分布に依存します。
- 分散の均一性。これは、データ全体の分散に類似性が必要であることを示しています。
- インターバルデータ。
- 独立。
回帰はパラメトリックですか、それともノンパラメトリックですか？
応答（従属）および説明（独立）変数所定れていないが、データの異常なまたは予期しない特徴を捕捉するように調整することができるとの間の機能的関係の形状というパラメトリック回帰からノンパラメトリック回帰異なります。
パラメトリック学習とは何ですか？
パラメトリック機械学習アルゴリズム。 （トレーニング例の数に関係なく）固定サイズのパラメーターのセットを使用してデータを要約する学習モデルは、パラメトリックモデルと呼ばれます。パラメトリックモデルでスローするデータの量に関係なく、必要なパラメーターの数については気が変わりません。
相関はパラメトリック検定ですか？
2つの変数間の関連の強さを調べるための最も頻繁なパラメトリック検定は、ピアソン相関（r）です。ピアソン相関に相当するノンパラメトリックはスピアマン相関（ρ）であり、変数の少なくとも1つが順序尺度で測定される場合に適しています。
ノンパラメトリック検定と分布のない検定の違いは何ですか？
序章？ノンパラメトリック検定：母集団パラメーターに関するステートメントではない仮説を検定する仮説を検定する手順は、ノンパラメトリックとして分類されます。 ？分布のない手順：サンプリングされた母集団について仮定しない手順は、分布のない手順と呼ばれます。
年齢はパラメトリックですか、それともノンパラメトリックですか？
パラメトリック統計には通常、間隔または比率のデータが必要です。このタイプのデータの例は、年齢、収入、身長、体重であり、値は連続しており、値の間隔には意味があります。対照的に、ノンパラメトリック統計は通常、名目または順序のデータで使用されます。
カイ二乗検定がノンパラメトリック検定と呼ばれるのはなぜですか？
パラメトリックテストではありませんパラメトリックテスト-まあカイ二乗は非として知られています。これは、適合度テストを実行している間、サンプルの分布について仮定を行わないためです。適合度検定は、特定の分布がサンプルによく適合しているかどうかを確認するために使用されます。
ノンパラメトリック検定の前提は何ですか？
母確率分布の仮定は当てはまります。サンプルサイズは、中心極限定理が平均の正規性につながるのに十分な大きさです。データは正常ではありませんが、変換できます。
ノンパラメトリックデータをどのように分析しますか？
ノンパラメトリック検定を実行する際に従うべき手順：
- 最初のステップは、仮説を立て、有意水準を選択することです。それでは、これら2つが何であるかを見てみましょう。
- 検定統計量を設定します。
- 決定ルールを設定します。
- 検定統計量を計算します。
- 検定統計量を決定ルールと比較します。