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能不能用简明的语言解释什么是非参数(nonparametric)模型? 第1页

  

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抽象一点说,参数模型映射成的是几何模型,对应的是几何形变。

非参数模型映射成的是拓扑模型,对应的是拓扑空间极其变换。

在统计学中,其假设是数据分布。

非参数(Nonparametric models)模型对应着一个单词 rank.

rank 有两种翻译, 排序。

秩。

秩是一个很奇特的翻译。

rank 翻译成秩而不是序从拓扑上来说是有很大区别的。


非参数模型最有名的是RSR模型。

上面中写的整个模型其实是基于非参数模型的。

秩和比法(Rank-sum ratio,简称RSR法),是我国学者、原中国预防医学科学院田凤调教授于1988年提出的,集古典参数统计与近代非参数统计各自优点于一体的统计分析方法,它不仅适用于四格表资料的综合评价,也适用于行×列表资料的综合评价,同时也适用于计量资料和分类资料的综合评价。

编秩是RSR法中最核心也是最容易理解的步骤。

  编秩针对每一列的评价指标,编出被评价对象在该指标中的排秩。不管是高优指标还是低优指标,秩次越大表示该指标越优,如果两个被评价对象的评分相等,取平均秩。

  其基本思想是在一个 n 行(n 评价对象)m列(m个评价指标、属性、维度)矩阵中,通过秩转换,获得无量纲的统计量RSR,以RSR值对评价对象的优劣进行排序或分档排序。在综合评价中,秩和比的值能够包含所有评价指标的信息,显示出这些评价指标的综合水平,RSR值越大表明综合评价越优。

优点

  计算简单,除了名字比较拗口外,很容易手算,适合没有数学基础的计算。因为 RSR 只使用了数据的相对大小关系,而不真正运用数值本身,所以此方法综合性强,可以显示微小变动,对离群值不敏感;能够对各个评价对象进行排序分档,找出优劣,是做比较,找关系的有效手段;能够找出评价指标是否有独立性。

缺点

  通过秩替代原始指标值,会损失部分信息;不容易对各个指标进行恰当的编秩。不适合有着大量维度的综合评价体系,这样会导致结果严重失真。

1、编秩:

  秩英文为rank,最初意思为排序的意思。秩序——是两种不同的表达,秩是一个正向指标,序是一个负向指标。比如:某个学生考了第一名,某个学生考了100名,这个就是序,它是一个负向指标,数值越小越牛逼。秩刚好相反,秩次的数值越大越厉害,是正向指标。秩是矩阵中的一个专有名词。翻译过来的时候有点拗口。

  编秩通常是用整秩法。按照从劣到优的顺序进行排名。最差的排名为1,如果有10个评价对象,最好的秩次为10。如果出现相同的排名,如1到10都是相同的排名,则取平均数,全部为5.5。其计算过程为1+2+……+9+10=55,最后除以总数10。

上面是一个例子。

上面是一个表格,每一列代表具体的意义,这个数值是典型的参数模型,具有明确的含义的。

编秩后就转化成了彻底意义上的非参数模型。

比如上面的就是非参数模型了。


最最简单的描述

知乎上天天说谁比谁牛逼,谁比谁垃圾,某某很坏,这种排序性的结论,就是非参数模型。

综合评价给出优劣的比较的,就是非参数模型。

参数类模型是可以转化成非参数类模型的。

反之则不成立,会有信息的丢失,除非补充必要的信息。




  

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