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1.4优缺点优点非参数HYPERLINK"/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=157481&ss_c=ssc.citiao.link"\t"/_blank"统计与传统的参数统计相比，有以下优点：1、HYPERLINK"/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaIdss_c=ssc.citiao.link"\t"/_blank"非参数
优点使用非参数检验而不是参数检验的优点是1.即使样本量很小，非参数测试也可以提供准确的结果。2.当正态性假设被违背时，非参数检验比参数检验更加有效。3.它们适用于所有数据类型，例如标称，序数，间隔或具有离群值的数据。缺点
非参数回归模型基于数据本身，它的一个明显特点就是在不用指定回归函数的形式下对函数进行估计，且(x,Y)的分布也很少限制，因而具有较大的适应性。虽然非参数模型有如上的优点，然而从实际应用的角度来讲，仍由一定的局限性。首先它忽略了各个解释变量对因变量作用的差别，在实际问题未提供任何信息时，非参数模型会明显降低其解释能力；其次，若...
非参数检验不仅对资料分布没有特殊要求，除了用连续数量表示的的资料外，它还可以对样本数据的符号、等级程度、大小顺序等进行比较，加上方法简便，易于掌握，不要求复杂的计算工具，还可查表判断，能处理一些参数法处理不了的问题，因而应用更广泛，值得学习和推广。
1.非参数估计中最优带宽的确定。Lee和Lemieux（2010）介绍了ROT和CV两种确定最优带宽的方法。但是，2011-2017年间五大RDD论文使用得多的是IK法（Imbens和Kalyanaraman,2009）和CCT法（Calonico、Cattaneo和Titiunik,2014）。
nonparametric和parametric的区别就在于参数空间的维度。.参数估计的参数空间维度是有限的，.非参估计的参数空间维度是无限的。.nonparametric这个词有一定的误导性，在这里nonparametric其实是ofinfiniteparameters的意思。.参数空间举例。.Bernoulli，binomial维度为1，高斯分布维度为2，期望和方差，exponentialfamily的维度为n。.非参数估计中，参数空间是函数空间，…
非参数回归分析的基本目标就是基于数据（M，X）坠，估计非参数回归函数f（x）及其推断。非参数方法对模型的结构假设很少，尽量让数据为自己说话，因此非参数的方法具有稳健和适应能力强的优点，但相对于参数模型，非参数模型需要的样本容量较大，计算更复杂。
文献中建立了针对流数据集模型的在线更新估计的可再生加权和的统一框架。.这种新定义的在线更新估计量建立在在线更新似然函数、在线更新损失函数、在线更新估计方程的基础上。.在文献中选择非参数模型作为示例，但是这种方法同样可以应用于参数与非参数模型。.在线更新估计量具有估计的相合性与渐进正态性，具有Oracle性质。.同时这种方法不受数据量...
图1－－4一般解析方法的输入和输出关系非参数回归方法的输入和输出关系非参数回归方法的主要优点有：它不需要先验知识和大量的参数识别，对原第一章概述始数据没有做平滑处理，只需要足够的历史数据，应对突发事件的能力强，预测准确性和误差分布
非参数估计下风险模型的研究.破产概率估计是风险理论的主要内容之一.许多学者对在各种风险模型中的破产概率进行了研究并取得一些结果,这些模型的结果通常依赖于对风险模型的参数假设,在实际应用中有一定程度的限制.随着统计学的发展,许多学者将非参数...
1.4优缺点优点非参数HYPERLINK"/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaId=157481&ss_c=ssc.citiao.link"\t"/_blank"统计与传统的参数统计相比，有以下优点：1、HYPERLINK"/lemma/ShowInnerLink.htm?lemmaIdss_c=ssc.citiao.link"\t"/_blank"非参数
优点使用非参数检验而不是参数检验的优点是1.即使样本量很小，非参数测试也可以提供准确的结果。2.当正态性假设被违背时，非参数检验比参数检验更加有效。3.它们适用于所有数据类型，例如标称，序数，间隔或具有离群值的数据。缺点
非参数回归模型基于数据本身，它的一个明显特点就是在不用指定回归函数的形式下对函数进行估计，且(x,Y)的分布也很少限制，因而具有较大的适应性。虽然非参数模型有如上的优点，然而从实际应用的角度来讲，仍由一定的局限性。首先它忽略了各个解释变量对因变量作用的差别，在实际问题未提供任何信息时，非参数模型会明显降低其解释能力；其次，若...
非参数检验不仅对资料分布没有特殊要求，除了用连续数量表示的的资料外，它还可以对样本数据的符号、等级程度、大小顺序等进行比较，加上方法简便，易于掌握，不要求复杂的计算工具，还可查表判断，能处理一些参数法处理不了的问题，因而应用更广泛，值得学习和推广。
1.非参数估计中最优带宽的确定。Lee和Lemieux（2010）介绍了ROT和CV两种确定最优带宽的方法。但是，2011-2017年间五大RDD论文使用得多的是IK法（Imbens和Kalyanaraman,2009）和CCT法（Calonico、Cattaneo和Titiunik,2014）。
nonparametric和parametric的区别就在于参数空间的维度。.参数估计的参数空间维度是有限的，.非参估计的参数空间维度是无限的。.nonparametric这个词有一定的误导性，在这里nonparametric其实是ofinfiniteparameters的意思。.参数空间举例。.Bernoulli，binomial维度为1，高斯分布维度为2，期望和方差，exponentialfamily的维度为n。.非参数估计中，参数空间是函数空间，…
非参数回归分析的基本目标就是基于数据（M，X）坠，估计非参数回归函数f（x）及其推断。非参数方法对模型的结构假设很少，尽量让数据为自己说话，因此非参数的方法具有稳健和适应能力强的优点，但相对于参数模型，非参数模型需要的样本容量较大，计算更复杂。
文献中建立了针对流数据集模型的在线更新估计的可再生加权和的统一框架。.这种新定义的在线更新估计量建立在在线更新似然函数、在线更新损失函数、在线更新估计方程的基础上。.在文献中选择非参数模型作为示例，但是这种方法同样可以应用于参数与非参数模型。.在线更新估计量具有估计的相合性与渐进正态性，具有Oracle性质。.同时这种方法不受数据量...
图1－－4一般解析方法的输入和输出关系非参数回归方法的输入和输出关系非参数回归方法的主要优点有：它不需要先验知识和大量的参数识别，对原第一章概述始数据没有做平滑处理，只需要足够的历史数据，应对突发事件的能力强，预测准确性和误差分布
非参数估计下风险模型的研究.破产概率估计是风险理论的主要内容之一.许多学者对在各种风险模型中的破产概率进行了研究并取得一些结果,这些模型的结果通常依赖于对风险模型的参数假设,在实际应用中有一定程度的限制.随着统计学的发展,许多学者将非参数...
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