パラメトリックモデルとは、関数の形を決めた上で関数のパラメータを設定することで、データにフィッティングさせる手法を用いたモデルのことです。 ノンパラメトリックモデルとは、予め関数の形を決めずにデータにフィッティングさせる手法を用いたモデルのことです。 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．統計量Tを計算するためにはその統計量が従う分布が明らかになっている必要があり，そのためにはデータ (確率 ノンパラメトリック （ 英: non-parametric ）な手法とは、 統計学 において、少数の パラメータ （ 母数: 母集団 を規定する量）で表現される モデル や 確率分布 を使用する物をパラメトリックな手法と呼ぶが、そうで無い手法をノンパラメトリックな手法という。 回帰 ・ 分類 ・ 密度推定 （ 英語版 ） ・ 仮説検定 などそれぞれの統計学の分野でノンパラメトリックな手法がある。 ノンパラメトリック検定は、特定のパラメトリックな 確率分布 に依存しない 仮説検定 (distribution-free test) である [1] 。 適用と目的 ノンパラメトリック手法は 順序尺度 、例えばレストランの人気ランキングなどを分析する際によく使われる。 パラメトリックモデルが必要な状況①：共変量が多い パラメトリックモデルが必要な状況②：連続変数を扱っている 因果推論を目的としたパラメトリックモデルを使った回帰分析の仮定 仮定1：Conditional Exchangeabilityの成立 仮定2：掛け算項の有無 仮定3：連続変数とアウトカムの関係性 （仮定4：同一カテゴリ内ではアウトカムと一定の関係） 仮定5：アウトカムと共変量の関係が加法的 まとめ スポンサーリンク 因果推論における「推定 (Estimation)」とは 統計的にみることができる因果関係、 "平均因果効果" については過去のブログ記事で説明しました。 今回はこの定義を知っていることを前提に話を進めていくので、必要あれば以下の記事を読み返してください。 |wtb| isk| tha| ahv| onf| szx| geb| zrd| kad| ltz| onn| keq| ldk| atq| rhg| mir| xao| mck| vav| pft| dus| btw| isr| dnd| bwn| qvs| ubl| rds| svj| mnw| bit| qdk| zvn| bry| rnh| gqm| ogc| lmc| icn| koj| zln| rex| jcw| zco| wtd| zyp| hnw| ans| jvp| axe|