ノンパラメトリック統計の本

ノンパラメトリック統計の良い本は何でしょう。導入だけでなく上級レベル。また、参照用ではなく、学習用に使用できるものも探しています。

特に、非パラメーターメソッド、非パラメーター推論、非パラメーターを評価する方法（KSテスト、テストなど）、ブートストラップなどの背後にある基本を含むことができる本を探しています。 $t$

nonparametric references kolmogorov-smirnov

ノンパラメトリック統計は大きなフィールドですが、ラリー・ワッサーマンによるすべてのノンパラメトリック統計が妥当な出発点になると思います。それを「上級レベル」と呼ぶかどうかはわかりませんが、彼は本の多くの結果の証拠をスケッチしています。トピックには、ブートストラップ、平滑化手法、密度推定、回帰、その他多くのものが含まれます。ただし、ノンパラメトリックベイズはありません。

— 男

私はそれをチェックアウトしましたが、学習資料というよりは参考書に近いものです。番号？

— IJ 2013年

私はそう思わない、それから学ぶのは大丈夫だと思う。私が正しく覚えているとしたら、彼は、ノンパラメトリック手法をこれまでに見たことのない人のために、彼が教えるコンピューターサイエンスの学生のためにそれを書いたのです。

— 男

分布、変数間の関係、その他に適用されるものかどうかにかかわらず、「無限パラメトリック」の意味で「分布フリー」のもの、またはノンパラメトリックを探していますか？例えば、私はのために直線的な関係を前提とすることができます分布の仮定なしに、または私ができると仮定していることとの関係を前提と正常でない何ですが、「滑らか」...両方参照することができますそれぞれが1つの側面でパラメトリックであるとしても（別の側面で潜在的に無限パラメトリックである場合）、「ノンパラメトリック」として。

(Y | X = x)

$(Y|X=x)$

Y

$Y$

X

$X$

— Glen_b-モニカを2013

配布無料のものを探しています。

— IJ 2013年

回答:

私はノンパラメトリック統計の百科事典Britannicaを次のように考えています：

Hollander、M、＆Wolfe、D（1999）。ノンパラメトリック統計手法、第2版。ワイリー。

これを入門または上級として特徴付けるかどうかはわかりません。セクションの多くは私の意見では少し簡潔であり、かなりの数学的表記で書かれています。これは、数学の不安を抱えている人にとっては威圧的/不快なものになります。一方、それは定理を実際に導き出すのではなく、単に数学的表記を使用してアイデアを表現しているだけです。各セクションの最後に含まれているいくつかの問題があります。あなたは間違いなく本を使ってノンパラメトリック統計を学ぶことができます。

より紹介的な治療の場合：

Higgins、J.（2003）。現代のノンパラメトリック統計の紹介。ダックスベリー。

威圧感はずっと少ないと思います。私はそれの一部をすくい取りました、そしてそれは強い統計的背景を持っていない人々のための穏やかな導入のようです。それは非常に明確ですが、Hollander＆Wolfeの深さやカバレッジのようなものはありません。

— ガン-モニカの復活
ソース

ノンパラメトリック統計の背後にある数学的理論に主に焦点を当てた本の推薦はありません。

— ガン-モニカの復活

2013年11月にHollander＆Wolfeの第3版が登場し、対応するGNU RパッケージNSM3が利用可能になりました。

— マーカスリット2014年

この本をチェックしてみてください。タイトルはそれをすべて言う;）本のレビューは傑出しています。まだ読んでいないので自分には言えません。しかし、それはあなたが探しているすべての理論的背景を持っているようであり、それに加えてアプリケーションにも焦点を当てています。

— jpmuc
ソース

回答には、リンクだけでなく、本の名前も記入してください。:)

— Ronie