非参数统计(王占锋) 2021春 2020秋 2019秋 2018秋 2017秋 2016秋 2014秋  课程号:01715602
2021春 2020秋 2019秋 2018秋 2017秋 2016秋 2014秋  课程号:01715602
7.8(12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:专业选修   学分:3.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
排序 学期

评分 评分 12条点评

风景、依旧 2017秋
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:简单
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

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。。。

 

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池ss 2019秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:一般

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》。

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asdf 2021春
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:一般

内容不多,挺实用,老师很认真的讲,但是那些证明大部分都不考。

考前疯狂背公式就好了。一定要把最难背的都背过。

划重点:越复杂的越要背。

作业超少。

考试全员低分,大力调分。

最后,老师人真的不错。

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Samuel 2021春
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:简单
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

简单来说这门课就是讲各种检验,上课各种算均值方差,有时候会算精确分布。后半学期倒是讲了一些偏理论的东西,比如影响函数、经验似然、非参数回归之类的,但是都没考。平时基本没什么作业,考前疯狂背公式,自认为把老师有可能考的所有公式都背下来了,结果考试的时候被老师背刺(老师亲口说复杂的公式不用背,我为了以防万一还把KW和JT都背了,结果老师考个Friedman检验和对应的两两比较??)幸亏我考试当天中午把Friedman检验和Page检验都自学了一遍,20分大题做出来第一问,第二问两两比较直接gg……顺带提一句,老师特意考了打结的情况,不背打结的公式会怎么样我也不好说。

所以,给学弟学妹一句忠告:这门课没有不会考的内容,除非老师明确说哪一块不考,否则请把所有内容 背!下!来!不要抱任何侥幸心理!

考完预期分数很低,因为好几道题不太会,但老师今年大奶一口成功救赎。

今年考试出题是真的奇怪,除了第二题考区组设计加打结恶心人之外;第四题也是U统计量里面一道很难算的作业题,考前没背过只能现场再算一次;第五题可能是老师自己编的一道题,要证明的结论都写错了,而且两组随机变量的关联也没有给定(如果独立那这题根本不用做);第六题我就完全看不出跟非参有啥关系好吧,就是算密度函数,整个就是概率论题,第一问还可以用Poisson过程的结论写一下,第二问直接就没时间算。

最后,给学弟学妹们推荐薛留根的教材《应用非参数统计》,老师讲的内容在这本书上几乎都能找到,老师的PPT写得过于简陋了,一点推导都没有,上课就看老师推均值方差过于无聊,不如对着这本书自学。不过影响函数和后面补充的内容还是要听老师讲课的。

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mumuqi 2021春
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:困难
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

冲着给分好吹一下,快乐就是如此简单

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alansui 2021春
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:杀手
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:杀手
  • 收获:一般

助教好人。但给分是难以接受的。学的东西倒是非常有用的,所以非必修的还是来旁听更好。

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jerrykkk 2019秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:很多

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 : )

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forsaken 2018秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:一般

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。

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CLOUD&MOUNTAIN 2018秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:没有
  • 难度:困难
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:没有

很难评价,,,

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  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

考试大家都很低,直接奶的飞起,考个50多总评80,不多谈,直接起飞,大家不要害怕,直接锋哥叫起来

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石上优 2021春
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:一般

回忆一波

考试时间 2021.7.2

第一题(1)参数t检验 (2)Wilcoxon符号秩检验(非大样本,查表看临界值)

第二题(1)区组效应的检验(请务必记住这检验叫Friedman检验呜呜呜) (2)Wolfe两两比较(用到打结情形的标准差,太草了)

第三题(1)似乎是Pearson卡方检验 (2)记住那三个相关系数

第四题 总体~B(1,p), theta=p(1-p), 给出参数theta的U统计量,计算U统计量的方差和渐进方差,好像是作业题

第五题 算线性秩统计量和另一个统计量的correlation,要用到一般的线性秩统计量的方差公式

第六题 证次序统计量和另一个啥统计量同分布(次序统计量的联合分布一定要会

好像还有第七题啥的记不太清了,也是考的次序统计量

总的来说题目有点怪,后半学期花大力气讲的影响函数,核密度估计都在考试范围但是都没考,听说去年考了p分位数的影响函数,今年变成小测题了。以及看到评论区说Kendall tau统计量的方差每年都考一定要会推,考前一堆人在那背过程,但是今年没考Kendal tau。

感觉必须要复习的很充分才能应付wzf的考试,他什么检验都敢出。。。只复习往年考过的检验100%会过拟合(泪目),那些打结情形的方差损失背的要死要活考场上还是忘的一干二净(笑死,根本记不住。但要是现场推吧复杂一点的方差得推个二十分钟,还得另外记住一堆恒等式才行(比如四次方求和,四次方的中心和,二次方的中心和balabala)。后面两道次序统计量的题感觉跟学的东西关系也不大,主要考察数理统计基础。

以及考前wzf说总评28开,wzf又是出了名的不调分,考完试以为gpa要跳水了,,最后总评还是捞了大家一把,老师人还是蛮好滴~

给学弟学妹们提个醒: 上课最好还是去一下,会不定期小测,不过老师讲的还是很好的(虽然大部分时间都在那里算均值方差很tedious), 自学的话看薛留根的《应用非参数统计》比较好,老师基本按那上面讲的

以及预测一波明年必不考Page检验和调整秩和检验,会考KW检验和Dunn两两比较 [滑稽]

(如果预测对了麻烦在评论区夸夸我

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小学生侦探 2019秋
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:简单
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:一般

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。

 

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