Zusammenfassung
Nichtparametrische statistische Verfahren kommen mit nur wenigen Annahmen über die Verteilung der beobachteten Zufallsvariablen aus. Oft werden sie mit dem Begriff „verteilungsfreie“ Verfahren gleichgesetzt. Eine Unterscheidung ist aber möglich. Ein „verteilungsfreies“ Verfahren basiert auf einer Statistik, deren Verteilung unabhängig von der Verteilung der beobachteten Zufallsvariablen in der Grundgesamtheit ist. Ein derartig universelles Verfahren herzuleiten ist nicht immer möglich. Stattdessen sind schwache Annahmen notwendig, beispielsweise die Stetigkeit der Verteilung. Ein „nichtparametrisches“ Verfahren trifft keine Annahmen über die Parameter der Verteilung der Grundgesamtheit. Naheres siehe Büning, Trenkler (1994).
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Krämer, W., Schoffer, O., Tschiersch, L., Gerß, J. (2018). Nichtparametrische Verfahren. In: Datenanalyse mit SAS®. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-57799-8_11
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