パラメトリックとノンパラメトリックの違い
標本から得られる値は、母集団分布に従ったばらつきを持っています。母集団から標本を抜き取っているわけですから、母集団がどんな分布なのかによって、標本も変わってくるのは当然ですよね。 このとき、母集団分布の事前の仮定を2パターンに分けることができます。パラメトリックとノンパラメトリックです。 パラメトリック 事前に母集団の分布が、ある確率分布であるとわかっているとき、パラメータがわかれば、母集団の分布がどのようなものか把握することができます。これが、パラメトリックの場合です。 たとえば、正規分布であれば、母集団の平均値、標準偏差の2つを知れば、その分布についてを把握することができます。これらのパラメータを統計的に推測するのです。 統計学入門で説明されるような通常の推定や、ｔ検定などは、母集団が正規分布など特定の分布をしていると仮定していますから、パラメトリックな場合の手法といえます。 データの
パラメトリックとノンパラメトリック
パラメトリックとノンパラメトリックの違い 統計検定の関連分野において，パラメトリック (parametric) とノンパラメトリック (nonparametric) という用語がしばしば用いられる．パラメトリックとは母数 (パラメーター) によることを意味し，ノンパラメトリックとは母数 (パラメーター) によらないことを意味する． 統計検定におけるパラメトリックとノンパラメトリック 統計的検定は，パラメトリック検定ならびにノンパラメトリック検定に関わらず以下のような手順にて行われる．この手順は同じであるものの2番目の統計量の求め方について，パラメトリック検定とノンパラメトリック検定にて差異が生じる． 帰無仮説の設定 統計量Tの計算 統計量Tと棄却域の比較による帰無仮説の採用または棄却 パラメトリック検定とは，母集団の分布がある特定の分布に従うことがわかっているデータに対して行う検定法のこと
パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違い
そのなかでもパラメトリック検定を適用できないデータに使用したり、逆にパラメトリック検定を適用可能なのにノンパラメトリック検定を用いてたりする方が多い印象です。
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