Statistika nonparametrik: Perbedaan antara revisi

Konten dihapus Konten ditambahkan
Mouse.d.jerry (bicara | kontrib)
Fitur saranan suntingan: 1 pranala ditambahkan.
Tag: VisualEditor Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler Tugas pengguna baru Disarankan: tambahkan pranala
Astari28 (bicara | kontrib)
Fitur saranan gambar: 1 gambar ditambahkan.
 
(Satu revisi perantara oleh satu pengguna lainnya tidak ditampilkan)
Baris 1:
[[Berkas:Glu opt.png|jmpl|Contoh estimasi kepadatan bersyarat]]
'''Statistika nonparametrik''' adalah cabang [[statistika]] yang tidak hanya didasarkan pada keluarga [[Sebaran probabilitas|distribusi probabilitas]] yang terparameterkan (contoh umum dari parameter adalah [[Rata-rata|mean]] dan [[varians]]). Statistik nonparametrik didasarkan pada distribusi bebas atau memiliki distribusi yang ditentukan tetapi dengan parameter distribusi tidak ditentukan. Statistika nonparametrik mencakup [[statistika deskriptif]] dan [[statistika inferensi]].
 
== Definisi ==
Istilah "statistika nonparametrik" telah didefinisikan atau dimaknai secara umum dalam beberapa cara berbeda. Berikut adalah dua definisi tentang statistik nonparametrik.
 
Istilah ''nonparametrik'' dapat dimaknai sebagai teknik-teknik yang tidak bergantung pada data berasal dari suatu keluarga distribusi yang terparameterkan.<ref>Stuart A., Ord J.K, Arnold S. (1999), ''Kendall's Advanced Theory of Statistics: Volume 2A—Classical Inference and the Linear Model'', sixth edition, §20.2–20.3 ([[Edward Arnold (publisher)|Arnold]]).
Baris 60 ⟶ 61:
* [[Median test]]: tests whether two samples are drawn from distributions with equal medians
* [[Pitman permutation test|Pitman's permutation test]]: a statistical significance test that yields exact ''p'' values by examining all possible rearrangements of labels
* [[Rank product|Rank products]]s: detects differentially expressed genes in replicated microarray experiments
* [[Siegel–Tukey test]]: tests for differences in scale between two groups
* [[Sign test]]: tests whether matched pair samples are drawn from distributions with equal medians