Quel serait un bon livre pour les statistiques non paramétriques. Pas seulement l'introduction mais le niveau avancé. Je regarde aussi quelque chose que je peux utiliser pour apprendre et non pour référence.
En particulier, je recherche un livre qui peut contenir les bases des méthodes non paramétriques, l'inférence non paramétrique, les méthodes pour évaluer les paramètres non paramétriques, par exemple le test KS, le test , etc., le bootstrap ....
Réponses:
Je pense que l'Encyclopaedia Britannica des statistiques non paramétriques est:
Je ne sais pas si je qualifierais cela d'introduction ou de avancé. Beaucoup de sections sont un peu laconiques, à mon avis, et sont écrites avec beaucoup de notation mathématique. Ce sera intimidant / rebutant pour les personnes qui ont une certaine anxiété mathématique. D'un autre côté, il ne dérive pas vraiment de théorèmes, il utilise simplement la notation mathématique pour exprimer les idées. Il y a quelques problèmes inclus à la fin de chaque section; vous pourriez certainement utiliser le livre pour apprendre des statistiques non paramétriques.
Pour un traitement beaucoup plus introductif:
sera beaucoup moins intimidant, je pense. J'en ai survolé certaines parties, et cela semble être une introduction douce pour les personnes qui n'ont pas une solide formation statistique. C'est très clair, mais n'a rien à voir avec la profondeur ou la couverture de Hollander & Wolfe.
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Vous voudrez peut-être consulter ce livre . Le titre dit tout;) Les critiques du livre sont exceptionnelles. Je ne peux pas le dire par moi-même, car je ne l'ai pas encore lu. Mais il semble avoir tout le fond théorique que vous recherchez, en plus il se concentre également sur les applications, c'est-à-dire qu'il vous aide bien à mettre ces techniques en pratique rapidement.
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