当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

非参数估计前沿信息_非参数估计是什么意思(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

非参数估计

SOA FM考试全解析：你准备好了吗？嘿，大家好！今天我们来聊聊SOA的FM考试，也就是Fundamentals of Actuarial Science精算科学基础。这个考试可是精算师之路的起点，所以大家一定要认真对待哦！考试概述 𐟓… FM考试一般在三个半小时内完成，总共40个选择题，全部是电脑答题。考试内容主要围绕风险的建模及其在短期保险和长期保险中的应用。听起来是不是有点头大？别急，我们一起来看看具体考察哪些内容。短期保险部分 𐟏⊧Ÿ�Ÿ保险主要分为以下几个部分：保险和再保险：这部分会介绍保险和再保险的基本特征。损失强度、损失频率和总体风险模型：包括常用的损失强度、损失频率和总体风险模型的特征和用途。参数估计和非参数估计：主要是估计参数模型的参数。可信度介绍：涵盖可信度的概念及其在实际环境中的应用。短期保险的定价和准备金：用基本的方法来计算短期保险承保范围的保费和准备金。期权定价基础：在二项式和布莱克-斯科尔斯模型下，使用风险中性的期望现值来评估简单的期权和衍生品。长期保险部分 𐟌𓊩•🦜Ÿ保险部分主要包括以下几个内容：保险和退休计划：介绍保险和退休财务保障计划的主要特点。死亡率模型：涵盖有关个人生命的参数死亡率模型和非参数死亡率模型的关键概念。参数估计和非参数估计：主要是参数和非参数生存模型的参数估计。长期保险现值随机变量：与长期保险的支付和费用相关的现值随机变量进行计算。长期保险保费和保单价值计算：包括长期保险承保范围的保费和保单价值计算。总结 𐟓 以上就是关于SOA FM考试的详细介绍。希望这篇文章能帮到大家，让你们对考试内容有个清晰的认识。如果你对SOA的其他考试内容也感兴趣，记得关注我们哦！我们下一篇文章再见！加油，未来的精算师们！𐟒ꀀ

VaR计算，你知多少？ 𐟔𕠧ꗥ㦜Ÿ和持有期的区别长窗口期意味着我们使用了大量的样本数据，而长持有期则是指我们按月或按日统计数据。 𐟔𕠦 𙦍𔩾„加权的历史模拟法（BRW）历史模拟法的一个明显改进是，给予最近的数据更多权重，而较远的数据则权重较小。衰减因子越接近1，衰减速度越慢。 𐟔𕠥‚数估计和非参数估计的优缺点优点：数据可能偏斜或有肥尾；概念上直接；数据容易获取；可以容纳更复杂的分析。缺点：使用历史数据，限制了VaR预测在数据集中的最大损失；对不断变化的市场条件反应较慢；受到波动（安静）数据期的影响，有鬼魅效应；无法容纳看似合理的巨大损失。

心理学考研《心理统计学》高效学习方法 𐟌Ÿ 心理统计学的核心内容：心理统计学主要分为两个部分：描述统计和推断统计。描述统计侧重于如何整理和呈现科学实验或调查得来的大量数据，包括集中量数、差异量数、相对量数和相关量数。而推断统计则将样本统计量的结果推广到总体，涵盖参数估计、假设检验、方差分析、卡方检验、线性回归和非参数检验等。 𐟤” 常见问题解答： 1️⃣ 没有高数基础的同学担心统计学难度？实际上，初试主要考察最基本的知识，不需要复杂的推断公式，关键在于判断何时使用哪些公式。 2️⃣ 公式太多，难以理解和记忆？统计学同样需要背诵，公式和字母的含义都需要记住。 3️⃣ 初试计算题是否复杂？初试的计算题一般较为简单，但需要细心，不会遇到复杂的数据处理。 𐟓š 复习方法： 𐟓– 资料推荐：《现代心理与教育统计学》第四版或第五版。整本书的内容逻辑性强，建议按照顺序从前往后学习。 𐟓Š 归纳整理：统计图表和公式可以整理成表格或文档，便于记忆。各公式的使用条件可以做成思维导图。 𐟔 抓大放小：重点掌握参数估计、假设检验、方差分析、卡方检验等核心内容。对于多变量统计分析等章节，可以适度放松。 𐟒ᠥŠ 深理解和记忆：在理解的基础上，反复背诵公式和字母含义。可以每天睡前复习，每周默写一遍。 𐟎堨熩⑦Ž訍：大兵老师的视频课，深入浅出，帮助理解。下一篇文章将详细介绍各单元的学习注意事项，敬请期待！

K-W检验：非参数比拼在进行多组独立样本的计量资料比较时，如果数据满足正态性和方差齐性，我们通常会选择方差分析（ANOVA）。但如果数据不满足这些条件，Kruskal-Wallis秩和检验（K-W检验或H检验）就是一个很好的替代方法。这种方法用于推断多个独立样本的计量资料之间是否有差异。下面，我们通过一个具体的例子来说明如何使用K-W检验来判断不同药物起效时间是否存在差异。这里我们使用SPSS 27.0来进行操作。第一步：创建数据文件 𐟓 首先，我们需要创建一个数据文件。在SPSS中，点击“文件”菜单，选择“新建”，然后创建一个新的数据文件。接着，在变量视图中定义我们的变量，并输入数据。第二步：正态性检验 𐟓Š 在进行K-W检验之前，我们需要先进行正态性检验。点击“分析”菜单，选择“描述统计”，然后点击“探索”。在对话框中，将我们的因变量（例如T1）放入因变量列表，将分组变量放入因子列表。然后，点击“图”按钮，选择“含检验的正态图”。点击“继续”，再点击“确定”，查看正态检验的结果。由于我们的样本量都小于50，我们选择了K-S法进行正态性检验。结果显示P值小于0.05，说明我们的数据不满足正态分布，因此不适合使用方差分析。第三步：K-W检验 𐟎Ž夸‹来，我们进行K-W检验。点击“分析”菜单，选择“非参数检验”，然后点击“独立样本”。在对话框中，点击“目标”按钮，选择“定制分析”。然后，将我们的因变量（例如T1）放入检验字段列表，将分组变量放入组列表。点击“设置”，选择“定制检验”，选择“K-W检验”和“中位数检验”。最后，点击“运行”，查看检验结果。结果显示，显著性水平（即P值）为0.000，因此我们拒绝原假设，认为三组数据之间存在显著差异（P<0.05）。第四步：分组对比 𐟔 最后，我们进行分组对比。点击“分析”菜单，选择“描述统计”，然后点击“探索”。在对话框中，将我们的因变量（例如T1）放入因变量列表，将分组变量放入因子列表。点击“图”按钮，选择“箱图”。点击“继续”，再点击“确定”，查看分组对比的结果。结果显示，A组与B组、A组与C组、B组与C组之间都存在显著差异（P<0.05）。结合之前的正态性检验和K-W检验结果，我们可以得出结论：不同药物起效时间之间确实存在差异。通过以上步骤，我们就可以使用Kruskal-Wallis检验来分析多组独立样本的计量资料是否存在差异。这种方法在数据分析中非常有用，特别是当数据不满足正态性和方差齐性时。

非参数检验大全：5种场景全覆盖整理了一些在实际应用中可能会用到的非参数检验方法，希望能对大家有所帮助。 1️⃣ 两样本位置推断部分，主要包括Brown-Mood中位数检验、Mann-Whitney检验、Mood/Moses方差检验、Kruskal-Wallis检验以及推广的趋势秩检验法Jonckheere-Terpstra检验。 2️⃣ 单样本推断部分，主要包括符号检验、Cox-Staut趋势检验、随机游程检验、Wilcoxon检验、卡方拟合优度检验以及正态性检验（包括3种方法），应用场景较多。 3️⃣ 多样本位置推断部分，类似方差分析，主要包括Kruskal-Wallis检验、Fridman检验、随机机组数据的调整秩和检验、Page趋势检验以及Cochran检验。 4️⃣ 分类数据部分，主要涉及到卡方独立性检验、卡方齐性检验、Fisher精确性检验以及Mantel-Haenszel检验。 5️⃣ 回归分析部分，主要包括Spearman/Kendall相关性检验、分位数回归系数检验 ⭐当然还有万金油的Bootstrap置信区间或Bootstrap p值（这两者不等价哦，可以思考一下为什么~）。以上就是本次分享的全部内容，希望大家能够从中受益。如果你有任何疑问或者建议，欢迎在评论区留言哦！

SPSS数据分析全攻略：从基础到高级 SPSS数据分析是一种强大的工具，可以帮助你深入理解数据的内在规律。它能够进行各种统计分析和数据解读，适用于各种研究领域。以下是一些SPSS数据分析的主要功能：描述统计 𐟓Š 描述统计是数据分析的基础，SPSS可以提供数据的中心趋势、变异性和分布情况等描述性指标。信效度分析 𐟔 信效度分析用于评估数据的可靠性和有效性，确保数据的真实性和准确性。方差分析 𐟓ˆ 方差分析可以帮助你了解不同组之间的差异，从而找出影响数据变化的关键因素。卡方检验 𐟎ᦖ𙦣€验是一种非参数检验方法，用于比较两个或多个分类变量的分布是否相同。卡方拟合优度检验 𐟓 卡方拟合优度检验用于评估分类变量与理论预期分布的吻合程度。回归分析 𐟓Š 回归分析可以帮助你理解一个或多个自变量与因变量之间的关系，从而预测未来的趋势。非参数检验 𐟓Š 非参数检验适用于不满足正态分布假设的数据，能够提供更稳健的统计结果。探索性因子分析 𐟔 探索性因子分析用于提取数据的潜在结构，帮助你理解复杂数据的内在规律。交叉分析 𐟓Š 交叉分析可以比较不同分类变量之间的关联性，从而找出潜在的因果关系。路径分析 𐟛䯸路径分析可以帮助你理解变量之间的因果关系，构建复杂的模型来预测和解释数据。主成分分析 𐟌 主成分分析是一种降维技术，通过提取数据的主要成分来简化复杂的多元数据集。数据箱可视化 𐟎芦•𐦍𑥏﨧†化可以将复杂的数据转化为直观的图形，帮助你更好地理解数据。聚类分析 𐟏… 聚类分析可以根据数据的相似性将数据点分组，从而找出潜在的群体结构。数据转换和数据清理 𐟧𙊦•𐦍즍⥒Œ数据清理可以帮助你准备数据，包括缺失值处理、异常值识别和变量整合等。计算新变量 𐟔⊨–𐥏˜量可以帮助你创建新的统计指标，以适应特定的研究需求。整合变量 𐟔„ 整合变量可以帮助你将多个变量合并为一个综合指标，以简化复杂的多元数据集。结构方程模型 𐟏›️ 结构方程模型是一种高级的统计分析方法，用于估计复杂模型中的因果关系和路径系数。多元线性回归 𐟓Š 多元线性回归可以帮助你理解多个自变量与因变量之间的关系，提供更全面的预测能力。决策树模型 𐟌𓊥†𓧭–树模型是一种机器学习方法，通过构建决策树来预测和分类数据。生存分析 ⏳ 生存分析主要用于评估事件的持续时间，如产品的寿命或患者的生存期。中介效应 𐟌 中介效应可以帮助你理解中介变量在自变量和因变量之间的作用。调节效应 𐟔„ 调节效应可以帮助你理解调节变量如何影响自变量和因变量之间的关系。 Cox分析 ⏳ Cox分析是一种半参数生存分析方法，适用于复杂的数据集。判别分析 𐟎ˆ䥈륈†析可以帮助你识别和分类不同的数据群体，适用于模式识别和分类问题。 Amos等 𐟛 ️ Amos是一种常用的统计分析软件，提供了更高级的统计模型和方法。 SPSS数据分析工具的多样性使其成为各种研究领域的强大助手，无论你是数据分析新手还是经验丰富的专业人士，SPSS都能为你提供有力的支持。

生存数据分析：从基础到高级生存数据分析一直是我感兴趣的一个领域，今天我想和大家分享一些关于这个主题的思考。我会尽量从基础到高级逐步展开，希望能帮助到对这个领域感兴趣的朋友们。生存时间的函数 ⏱️ 首先，我们来看看生存时间的函数。这部分主要是为了理解如何用数学模型来描述生存时间的分布。了解这些函数可以帮助我们更好地理解数据的特征。生存函数之间的关系 𐟔— 接下来，我们探讨一下不同生存函数之间的关系。这些关系不仅仅是数学上的，更是对现实世界中生存现象的理解。通过对比不同的生存函数，我们可以更深入地了解数据的内在规律。非参数方法估计生存函数 𐟓Š 非参数方法在生存数据分析中非常重要。这些方法不需要事先假设数据的分布，而是通过数据的实际分布来估计生存函数。我们会详细介绍几种常见的非参数方法，包括Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型。点置信区间 𐟓‘ 在生存数据分析中，点置信区间是非常重要的概念。通过计算点置信区间，我们可以更准确地估计生存函数的值，从而更好地理解数据的分布。比较Sna和Spl 𐟔 最后，我们会比较两种常见的生存数据模型：Sna和Spl。这两种模型在生存数据分析中都有广泛的应用，但它们的使用场景和适用条件有所不同。通过对比这两种模型，我们可以更好地选择适合自己数据的分析方法。生活的试金石 𐟏እœ襈†享这些内容之前，我想提一下最近的一些思考。生活中的一些经历，比如小时候搜集陌生单词的经历，或者最近在图书馆里疯狂复习的日子，都让我对生存数据分析有了更深的理解。这些经历让我意识到，数据和现实世界是息息相关的，它们不仅仅是冷冰冰的数字，而是有血有肉的故事。希望这些分享能帮助到大家，让我们一起探索生存数据分析的奥秘吧！

𐟌Ÿ数据分析必备！十大统计检验方法详解𐟌Ÿ ✨统计检验方法在数据分析中至关重要，它们帮助我们验证模型的假设和结果的显著性，确保模型的有效性和泛化能力。以下是十大常用的统计检验方法： 1️⃣ T检验 T检验用于比较两个样本均值是否显著不同。根据具体情况，T检验分为单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验。 2️⃣ 卡方检验卡方检验用于检验两个分类变量之间是否存在关联，或检验一个变量的观测频率与期望频率是否有显著差异。 3️⃣ 方差分析方差分析（ANOVA）用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。通过计算F统计量，即组间方差与组内方差的比值，来评估组均值之间的差异是否显著。 4️⃣ 皮尔逊相关系数检验皮尔逊相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性相关性。值介于-1到1之间，表示没有线性相关性。 5️⃣ 正态性检验正态性检验用于判断样本数据是否来自正态分布。Shapiro-Wilk检验是一种常用的正态性检验方法，尤其适用于小样本。 6️⃣ 非参数检验非参数检验用于比较两个独立样本的中位数或分布形态，适用于数据不满足正态性假设或方差齐性假设的情况。Mann-Whitney U检验是常用的非参数检验之一。 7️⃣ 方差齐性检验 Levene检验用于检验多个组的方差是否相等，是方差分析等统计方法的前提假设之一。 8️⃣ 科尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验（KS检验） KS检验用于比较样本分布与理论分布的相似性，或比较两个样本分布是否相同。它是一种非参数检验方法，常用于正态性检验等场景。 9️⃣ 逻辑回归检验逻辑回归用于分析因变量为二分类变量的回归模型。通过最大似然估计拟合模型，估计回归系数，并使用这些系数来预测二分类因变量的概率。 𐟔Ÿ 线性回归检验线性回归用于分析因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。通过最小二乘法拟合模型，并使用T检验和F检验来评估回归系数的显著性和模型的整体显著性。这些统计检验方法在数据分析中扮演着重要角色，帮助我们更好地理解和解释数据。

非参数检验：单样本内多构成比卡方检验详解 𐟌Ÿ 数据输入与选择以丸剂治疗效果为例，其他数据可删除。比较各疗效间构成比是否有差异，例如治愈、显效、有效、无效间的构成比是否有差异。 𐟔 操作步骤分析—非参数检验—旧对话框—卡方将疗效信息填入检验变量列表，期望范围中选择使用指定范围。选择需要比较的两组，例如治愈（1）和显效（2）。如果比较治愈（1）和有效（3）间的构成比，则下限输入1，上限输入3。若期望范围选择的是从数据中获取，结果代表的是各个构成比间总体是否有差异，不能说明两两间是否有差异。精确选项中的参数可以同多样本间卡方检验操作中的选择。 𐟓Š 结果解读治愈（1）和显效（2）间的卡方值为0.222，P=0.637>矫正𜌤𘤤𘤦𞃥…𑦜‰6对，因此在矫正0.05/6=0.0083水准上，治愈和显效构成比无统计学意义。若期望范围选择的是从数据中获取，那么结果是在0.05的水准上进行比较P值。此时P=0.002＜𜌥› 此说明构成比间具有显著差异，有统计学意义。通过以上步骤，可以进行单样本内多构成比卡方检验，从而了解各疗效间构成比的差异情况。

生存分析实战指南：从零到一生存分析（Survival Analysis）是一种专门处理考虑发生时间的二分类结局变量的方法。简单来说，它不仅关注事件是否发生，还关注事件发生的时间长短。因此，这种分析方法也被称为事件时间分析（Time-to-Event Analysis）。生存分析的基本概念 𐟌𑊊生存分析的数据通常分为两种类型：终点事件（比如死亡）和删失（其他生存结局）。它的特点包括：同时考虑两个变量：生存时间和生存结局；通常含有删失数据；生存时间的分布通常不服从正态分布。什么是删失数据？ 𐟤” 删失数据（Censoring Data）是指在研究结束时，研究对象发生了研究之外的其他事件或生存结局，导致无法明确从开始观察到发生终点事件的生存时间。简单来说，就是研究数据出现了缺失。删失的可能原因 𐟚犩š访截止，终点事件仍然没有发生；中途失访，无法明确观察的研究对象是否发生了终点事件和具体的发生时间；研究对象由于不配合等其他原因，中途退出研究，无法继续进行随访；研究对象死于其他事件，例如因其他疾病造成死亡。生存分析的主要方法 𐟛 ️ 非参数法：Log Rank检验这种方法在肿瘤治疗药物临床试验中很常见。Log Rank检验对晚期死亡事件权重较大，对数据分布的要求较低，主要用于比较两组生存曲线是否存在差异。不过，它只能回答“是否有效”的问题，无法衡量效果大小。Wilcoxon检验也属于非参数检验法，但对早期死亡事件权重更大。半参数法：Cox回归分析这种方法考虑了随访时间，用Cox回归获得HR（Hazard Ratio），更直观地测量治疗效果。 Kaplan-Meier法 Kaplan-Meier法估计的生存率是一个累积的生存率，或者说是一个条件的生存率。通常用生存曲线描述生存过程。不同内容的生存分析策略 𐟓Š 计算生存率、中位生存时间、用生存曲线描述生存过程：Kaplan-Meier法；生存时间分布的组间比较：Log Rank；探讨生存时间（生存速度）的影响因素：Cox回归分析。通过这些方法，你可以更深入地了解生存分析的原理和应用，从而更好地进行数据分析。希望这篇指南能帮到你！

专栏内容推荐

584 x 450 · jpeg
统计学基础——非参数化方法对概率密度的估计 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1207 x 924 · png
实验二总体概率密度分布的非参数估计_非参数统计概率密度估计多维数列-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

830 x 432 · jpeg
#模式识别概率密度函数的估计--非参数方法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

749 x 377 · png
非参数回归模型样条估计量的分布 Distribution of Spline Estimators for Nonparametric ...
素材来自:image.hanspub.org

888 x 422 · png
非参数估计-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

930 x 601 · png
非参数估计-高斯核平滑Gaussian kernel smoothing-非参数密度估计-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1200 x 600 · png
实验——参数估计与非参数估计_实验三:参数估计 & 非参数估计-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 437 · jpeg
RDD：断点回归的非参数估计及Stata实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
908 x 689 · png
非参数估计-高斯核平滑Gaussian kernel smoothing-非参数密度估计-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

801 x 577 · png
非参数估计——核密度估计（Parzen窗）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
640 x 473 · jpeg
非参数估计之核密度估计（kernel density estimation） - 灰信网（软件开发博客聚合）
素材来自:freesion.com

1080 x 683 · png
非参数检验方法，核密度估计简介_非参数核密度估计方法怎么做-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
984 x 716 · png
数理统计笔记8：非参数检验_忽略部分随机变量的估计方法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

560 x 336 · png
核密度估计和非参数回归-阿里云开发者社区
素材来自:developer.aliyun.com
600 x 645 · png
从参数估计到非参数估计：Kernel Density Estimation 核密度估计 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3131 x 1822 · png
非参数统计之局部多项式回归-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
597 x 657 · png
模式识别 —— 第三章非参数估计_非参数方法如何计算受控样本分布函数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

681 x 668 · png
概率密度函数的非参数估计方法_非参数概率密度函数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
481 x 319 · png
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数据分析】非参数估计：核密度估计KDE_林聪木的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

753 x 753 · png
拓端tecdat|R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
663 x 840 · jpeg
健康险精算师必读系列 | 基于数据拟合技术的生产前沿非参数估计 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 714 · png
非参数估计——柱状图，简单估计，核函数和可变带宽 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
870 x 395 · png
深度学习 - R语言非参数PDF和CDF估计、非参数分位数回归分析间歇泉、GDP增长数据|附代码数据 - 拓端数据 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com

1981 x 822 · jpeg
第三章非参数方法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 622 · png
非参数检验方法，核密度估计简介 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1280 x 930 · jpeg
【Stata教程】非参数估计
素材来自:sohu.com

1080 x 686 · jpeg
非参数估计——柱状图，简单估计，核函数和可变带宽 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
476 x 207 · png
非参数估计-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 437 · jpeg
RDD：断点回归的非参数估计及Stata实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
514 x 229 · jpeg
非参数检验方法，核密度估计简介 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1303 x 469 · png
非参数估计的基本原理与直方图方法_非参数估计直方图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

500 x 524 · jpeg
非参数估计图册_360百科
素材来自:baike.so.com
1080 x 513 · png
非参数估计——柱状图，简单估计，核函数和可变带宽 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

794 x 578 · jpeg
RDD：断点回归的非参数估计及Stata实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
800 x 538 · png
人工智能学习笔记5：非参数估计（parzen窗方法、KM近邻算法）_parzen窗法计算流程-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)