पैरामीट्रिक और नॉनपेरामेटिक के बीच का अंतर | पैरामाट्रिक बनाम नॉनपरैमेट्रिक

पैरामीट्रिक बनाम गैर पैरामीट्रिक

स्टैटिस्टिक्स स्टडीज की एक शाखा है जो हमें आबादी की गतिशीलता को समझने में मदद करता है ब्याज की एक निश्चित आबादी यह आवश्यक है कि इन नमूनों को यादृच्छिक होना चाहिए। आबादी मानदंडों के बारे में जानकारी लेने के लिए गणित के एकीकरण के साथ कई सूत्र तैयार किए गए हैं। स्वाभाविक रूप से किसी भी आबादी में "सामान्य वितरण" हो सकता है जहां डेटा / नमूनों के फैलाव का आवृत्ति ग्राफ़ में घंटी का आकार होता है। सामान्य वितरण में, अधिकांश नमूने क्रमशः लगभग 68%, 9 5%, 99% आंकड़े 1, 2, और 3 मानक विचलन के बीच मिलते हैं। पैरामीट्रिक और नॉनपारामेटिक आंकड़े इस बात पर निर्भर करते हैं कि सामान्य वितरण माना जाता है या नहीं।

पैरामीट्रिक सांख्यिकी क्या है?

पैरामीट्रिक आँकड़े एक सांख्यिकी है जिसमें डेटा / नमूने एक सामान्य वितरण से खींचा जाते हैं। पैरामीट्रिक आँकड़ों की परिभाषा "आंकड़े जो मानते हैं कि डेटा एक संभाव्यता वितरण से आया है और वितरण के मापदंडों के बारे में जानकारी देता है"। ज्ञात प्राथमिक सांख्यिकीय विधियों के अधिकांश इस समूह से संबंधित हैं। वास्तव में, वे आम तौर पर वितरित नहीं किया जा सकता है। इसलिए, यह आंकड़ा प्रकार अधिक मान्यताओं पर आधारित है यदि डेटा / नमूनों को सामान्य रूप से वितरित किया जाता है या लगभग-सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, तो सूत्र सटीक परिणाम और अनुमानों का उत्पादन कर सकते हैं। हालांकि, यदि आम तौर पर वितरित होने की धारणा गलत है, तो पैरामीट्रिक आँकड़े काफी भ्रामक हो सकते हैं।

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गैर-पैरामीट्रिक सांख्यिकी क्या हैं?

गैर-पैरामीट्रिक आँकड़े भी वितरण रहित आंकड़ों के रूप में जाना जाता है इस आंकड़ा प्रकार का लाभ यह है कि पहले से ही पैरामीट्रिक्स के साथ एक धारणा बनाने की आवश्यकता नहीं है। गैर पैरामीट्रिक आंकड़ा गणना माध्यमों से साधनों की तुलना में ध्यान में रखते हैं। इसलिए, यदि एक या दो मतलब मूल्य से भटक जाएंगे, तो उनका प्रभाव उपेक्षित होगा। आम तौर पर पैरामीट्रिक आँकड़े इस की तुलना में पसंद करते हैं क्योंकि इसमें नॉनपारामेटिक विधि की तुलना में एक गलत अवधारणा को अस्वीकार करने की अधिक शक्ति है। सबसे ज्ञात गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों में से एक ची-स्क्वायर परीक्षा है। कुछ पैरामीट्रिक परीक्षणों के लिए गैर पैरामाट्रिक एनालॉग हैं, जैसे विल्कोक्सॉन टी टेस्ट टेस्ट टेस्ट, मैन-व्हिटनी यू टेस्ट फॉर इंडिपेंडेंट टेम्स टेस्ट-टेस्ट, पियरसन के सहसंबंध के लिए स्पीयरमैन के संबंध आदि। एक नमूना टी-टेस्ट के लिए, कोई नहीं है तुलनीय गैर पैरामीट्रिक परीक्षण

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पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक के बीच अंतर क्या है?

• पैरामीट्रिक आंकड़े सामान्य वितरण पर निर्भर करते हैं, लेकिन गैर-पैरामीट्रिक आंकड़े सामान्य वितरण पर निर्भर नहीं होते हैं।

• पैरामीट्रिक आँकड़े गैर-पैरामीट्रिक आँकड़ों की तुलना में अधिक मान्यताओं को बनाते हैं

• पैरामीट्रिक आँकड़े गैर-पैरामीट्रिक आँकड़ों के मुकाबले सरल सूत्रों का उपयोग करते हैं

• जब एक आबादी सामान्य रूप से वितरित या सामान्य रूप से वितरित होने के करीब माना जाता है, तो पैरामीट्रिक आँकड़े सबसे अच्छा इस्तेमाल किया जा सकता है। यदि नहीं, तो सबसे अच्छा यह है कि एक गैर-पैरामाकेटिक विधि का इस्तेमाल किया जाए।

• सामान्यतः ज्ञात प्राथमिक सांख्यिकी विधियों में से ज्यादातर पैरामीट्रिक आँकड़े से संबंधित हैं गैर-पैरामीट्रिक आँकड़ों का प्रयोग स्पेशल केस के लिए इस्तेमाल किया जाता है और इसे लागू किया जाता है।