非参数统计(王占锋) 2020秋 2019秋 2018秋 2017秋 2016秋 2014秋  课程号:01715601
2020秋 2019秋 2018秋 2017秋 2016秋 2014秋  课程号:01715601
8.2(5人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
选课类别:计划 教学类型:理论课
课程类别:本科计划内课程 开课单位:统计与金融系
课程层次:专业方向 学分:3
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
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风景、依旧 2017秋

很有用的一门课,虽然上的有点水。

老师讲课还好,不过想法和证明涉及的不多,基本上全程都是比较无聊的计算。

主要内容以秩方法为主(大概50%左右),一些基于二项分布的非参数检验方法(大概20%),还有一些比较零散的:U统计量,Pearson卡方检验和Fisher精确检验,统计泛函这些东西。

因为没助教,所以没有强制性作业;一共布置过三次大概30个题目,都是一本《应用非参数统计》书上的课后习题。偶尔会有小测,都是计算某个检验统计量的期望方差之类的计算题。

考试很水,有接近一半的参数检验问题(老师的原话,我争取让你们没上过这门课的同学也能及格),最后调分应该蛮大的。

最后吐句槽,毕竟XX系的课,考试纪律一如既往的井然有序:这课上厕所十分钟的话,即使一学期没学上个75还是轻飘飘的,考试时在我附近不超过2米的一个小哥全程翻小抄,我TMD还认识,尴尬脸。。。

 

2018-01-17 22:40 5 0
jerrykkk 2019秋

本科期间最后一门统计类课程了,充满了未完待续的味道。比较后悔大三的时候没有去学研究生的非参数统计...

从内容上说,这门课和一般意义上的“非参”不在同一个context,更像是数理统计后续章节的延续,是比较经典的非参数统计的内容(各种检验);进一步的density estimation老师在期末也会提到,考试是不作要求的,jackknife和bootstrap等等就不在本课程范围内了;

考试很简单,计算题大约80%?很多是正态样本参数检验和非参数检验方法的比较,线性秩统计量和相应的例子是这门课的重点;

有两大题证明,依旧是Kendall Tau的期望方差的证明,以及一个基本的期望方差证明题;

大四同学relax就好,看完ppt和作业,80+肯定没问题,没准可以收获一个夕阳4.3 : )

2020-01-22 12:33 1 0
forsaken 2018秋

先趁热回顾2018年1月10日早上8:30-10:30的考试:

第一题为送分题,写数据的频率表,画直方图和饼图,如果可以带上尺子和圆规。

第二题第三题第五题为课堂上讲的例子,数据都一模一样:

第二题考察t检验、符号检验和Wilcoxon检验;

第三题考察F检验和尺度检验;

第五题区组设计的例题,需要注意的是对打结的处理以及Z(1-α)分布近似,当时没反应过来,以为老师没给Z分布的对应数值。

第四题是Kendall τ系数求均值方差。老师上课讲过,但课件里没有,当时选择性忽略了...罪过。

第六题果断跳过...我就看到U统计量,结果还考了后面的知识。有记得的同学可以补充。

 

其实并不难,甚至老师都懒得编数据,拿原题出来考,即便如此,由于大四上的兵荒马乱和思想懈怠,能考高分也不算一件容易的事情。课程初设定总评为80%期末+20%平时测验,希望老师能多多体谅。

老师在上课会补充课件上定理的证明和例题,重点应该是秩统计量。到最后才知道老师参考的教材是《实用非参数统计》(薛留根)。

对于这门课的建议是可以加入R语言实践(这样的话很多笔算的数据处理会容易得多),当然这样的话这门课也该叫“实用非参数统计”,毕竟是一门偏实际应用的课程,至于更高深的概念,留给研究生阶段好了。

 

还在准备其他考试,就说这么多啦。

如果你打算选这门课,建议平时都去上课并且认真听讲做笔记,以及应对小测。期末前记得把重要的公式过一遍,并认真做一遍课堂例题。

2019-01-10 19:32 1 0
小学生侦探 2019秋

考试题型上面两位同学已经回忆得很充分了,毕竟是大四的课,估计也不会怎么变。(Kendall's tau的期望方差考了两次了,要不要背下来自己看着办吧)

老师讲课也就那样,大概是因为即使讲得好,听课的人也不会多。。作业也不多,但居然要手算,太过分了,打开R Studio输几行代码多舒服。平时会有小测,所以还是得去上课。考试不难,反正也就是求个过。上这课实在是没动力,即使把内容掌握得很到位感觉收获也不会多,特别是和张伟平老师的研究生非参课对比以后。。这课就讲一堆古典的秩检验啥的,不是现代非参数统计的内容。真的想了解非参(KDE,非参数回归)的话建议去上张老师的研究生课。

 

2020-01-14 21:16 0 0
池ss 2019秋

学习楼上先回顾一下2020.1.14下午的考试:
第一题:提供学生减肥前后数据 检验学生减肥计划是否成功(单侧)三小题依次为:参数检验(t检验) 符号检验 Wilcoxon符号秩和检验(正态近似)
第二题:提供A、B两种元件的半径数据 检验是否存在精度(尺度)差别(双侧)两小题依次为:参数检验(F检验) Mood检验(正态近似)
第三题:提供2*2列联表数据 三小题依次为:推导2*2列联表中Fisher精确检验方法 Pearson卡方检验 Fisher精确检验
第四题:计算Kendall τ统计量的均值和方差
第五题:给出行和列和均为0的矩阵A(aij) 求Σa^iΠ(i)的均值和方差 其中Π={Π(1), Π(n)}是{1,...,n}的一个任意重排
总评出分再来改,学期初老师给出的公式是80%期末+20%平时成绩(共7次作业+3次小测 交了8次以上满分)。
教务系统上的教材似乎不对,这门课大部分是基于薛留根老师的《实用非参数统计》。

2020-01-14 18:52 0 0

王占锋

教师主页: 暂无

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