パラメトリック・ノンパラメトリックについて

質問

まったく基本的な質問ですいません。

「変数の母集団での分布を仮定する」とは、一体どういう意味があるのでしょうか。最初のとこで、つまづきよく分かりません・・・

回答No.2

goma_2000 · ベストアンサー

「なぜ母集団分布を仮定する必要があるのか？」

ですが、簡単に言ってしまうと
　　『計算が楽だから』
もしくは
　　『計算が可能だから』
です。

分布を仮定できるというのは『その分布を式で表現できる』という意味で、そうすることで解析的にしろ数値的にしろ、問題を解くのが簡単になるということです。

そうでない経験分布を扱おうとすると、母集団の全てのデータをサンプルとして得られない以上、その経験分布の正しさの問題などもあり、結局、ろくな計算が出来ないということになります。

統計的検定においてはその仮説の基でのデータの発生確率を計算します。その確率（p値）によってその仮説を棄却したり採用したりするわけですが、これには確率密度を積分します。これが関数として与えられていれば、それを積分すればよく、物事が簡単になります。

ちなみに、ノンパラメトリックでは通常は確率密度を仮定しないで順序尺度データとして取り扱います。

お礼

遅くなりました。ありがとうございました。

分布を仮定できる場合は、なんとなく理解できましたが、仮定できない場合がよく分かりません。もう少し考えて、また質問させていただきます。

回答No.1

backs

「母集団分布を仮定する」というのは「母集団がどのような分布に従っているかを仮定する」ということです。この標本の母集団は正規分布に従っている、とかですね。

そうではなくて、なぜ母集団分布を仮定する必要があるのか？ということですか？

補足

ご回答ありがとうございます。

「なぜ母集団分布を仮定する必要があるのか？」

そうです。統計的に検定を行う上で、母集団分布の仮定がどうして必要なのか？統計学的にどのような意味があるのか？

よく分かりません。よろしくお願いします！