Nonparametric statistics

In der Statistik ist das Cramér-von-Mises-Kriterium ein Kriterium zur Beurteilung der Güte der Anpassung einer kumulativen Verteilungsfunktion (CDF).F*{\displaystyle F^{*}}im Vergleich zu einer gegebenen empirischen

In der Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein empirischer Prozess ein stochastischer Prozess , der die Abweichung der empirischen Verteilungsfunktion von ihrem Erwartungswert charakterisiert.

Der Friedman-Test ist ein nichtparametrischer statistischer Test, der von Milton Friedman entwickelt wurde .

In der Statistik bezeichnet die Kerndichteschätzung ( KDE ) die Anwendung der Kernglättung zur Schätzung der Wahrscheinlichkeitsdichte .

Der Begriff „Kernel“ wird in der statistischen Analyse als Bezeichnung für eine Fensterfunktion verwendet . Der Begriff „Kernel“ hat in verschiedenen Bereichen der Statistik mehrere unterschiedliche Bedeutungen.

Ein Kernel-Glätter ist eine statistische Technik zur Schätzung einer reellwertigen FunktionF:RP→R{\displaystyle f:\mathbb {R} ^{p}\to \mathbb {R} }Die Funktion berechnet sich als gewichteter Durchschnitt benachbarter

Der Kuiper-Test wird in der Statistik verwendet , um zu prüfen, ob eine Datenstichprobe aus einer gegebenen Verteilung stammt (Einstichproben-Kuiper-Test) oder ob zwei Datenstichproben aus derselben unbekannten

Der Multinomialtest ist ein statistischer Test der Nullhypothese , dass die Parameter einer Multinomialverteilung vorgegebene Werte annehmen; er wird für kategoriale Daten verwendet .

Der Nemenyi-Test ist ein statistischer Post-hoc-Test, der dazu dient, Datengruppen zu identifizieren, die sich unterscheiden, nachdem ein globaler statistischer Test (wie der Friedman-Test ) die Nullhypothese verworfen