Qué es un método no paramétrico?
Un método no paramétrico es un enfoque matemático para realizar inferencias estadísticas que no tienen en cuenta los supuestos subyacentes sobre la forma de la distribución de probabilidad de la observación estudiada. Estima cantidades estadísticas relevantes u ofrece un método general para probar y validar datos de covariables bajo menos condiciones que el método paramétrico.
La medición incurrida de datos covariantes es un problema común en el análisis estadístico de datosAnálisis cuantitativoEl análisis cuantitativo es el proceso de recopilación y evaluación de datos medibles y verificables para comprender el comportamiento y el rendimiento de una empresa. debido a covariables sustitutas imperfectas, errores en las variables o el problema de los datos perdidos.
Resumen
Condiciones del método no paramétrico
El método no paramétrico no requiere que la población en estudio cumpla con supuestos particulares o parámetros específicos para caracterizar las observaciones, como es el caso de los métodos paramétricos. A modo de ejemplo, los métodos paramétricos convencionales, como la prueba t.Función TESTLa función T-TEST se clasifica dentro de las funciones estadísticas de Excel. Se calcula la probabilidad que se asocia a un alumno’s prueba t. Se suele utilizar para probar la diferencia entre dos tamaños de muestra pequeños, concretamente la diferencia entre muestras cuando las varianzas de dos distribuciones normales y ANOVA, proporcionan resultados válidos y fiables sólo si la población estudiada satisface ciertos supuestos.
Un método estadístico se considera no paramétrico si cumple el siguiente supuesto. En primer lugar, el método se utiliza con datos cuantitativos cuando no se hace ninguna suposición sobre la población. En segundo lugar, la técnica utiliza datos cualitativos de manera bastante informal; por lo tanto, el método no paramétrico es una herramienta de diagnóstico para la construcción de un modelo en el que se prueban, comprueban, estiman y validan los datos.
Los diferentes tipos de datos utilizan métodos paramétricos o no paramétricos. Mientras que los datos paramétricos suelen requerir datos de intervalo o de razón, el enfoque no paramétrico se refiere a los datos nominales u ordinalesDatos ordinalesEn estadística, los datos ordinales son el tipo de datos en los que los valores siguen un orden natural. Una de las características más notables de los datos ordinales es que. Los datos nominales representan variables cuyas categorías no’muestran un orden natural o de clasificación, y el orden no es esencial. Está estrechamente relacionado con los datos de ratio, que poseen todas las propiedades de los datos de intervalo, como la tasa de crecimiento o un segmento de mercado.
Por otro lado, los datos de intervalo son aquellos en los que existe un orden de clasificación, y la diferencia entre los dos valores es significativa, como el precio del mercado. La diferencia entre los valores no es esencial en los datos ordinales, pero el orden de clasificación es importante – como el estatus socioeconómico.
Enfoque no paramétrico en la modelización de series temporales financieras
El método no paramétrico ayuda a modelar métodos estadísticos apropiados como un enfoque unificado para la inferencia estadística en series temporales financieras. Por ejemplo, desempeña un papel cada vez más importante en los estimadores de líneas ortogonales, el polinomio local, el suavizado del núcleo y los splines de suavizado.
El suavizado no paramétrico es la estimación de la densidad más utilizada en el análisis de series temporales. La razón principal del concepto en las series financieras es su falta de desafíos técnicos a la hora de estimar.
Otra aplicación común de los métodos no paramétricos es en la econometría financiera, donde se utiliza para estimar los rendimientos, los rendimientos de los bonos, la volatilidad, el rendimiento y las densidades de los precios del estado de las acciones. Por ejemplo, el método se prefiere cuando se examina la variación en el tiempo de los precios de las acciones y los bonos.
Limitaciones del uso del método no paramétrico para la estimación
La técnica de estimación de la densidad se ve afectada por el problema de la maldición de la dimensionalidad. Normalmente, la estimación de la función de densidad mediante el método no paramétrico parece sencilla. Tomemos, por ejemplo, un caso de estimación de la densidad mediante un histogramaHistogramaUn histograma se utiliza para resumir datos discretos o continuos. En otras palabras, un histograma proporciona una interpretación visual de los datos numéricos mostrando el número de puntos de datos que caen dentro de un rango específico de valores (llamado “bins”). Un histograma es similar a un gráfico de barras verticales. Sin embargo, un histograma,.
A medida que aumenta la dimensión de los datos, también lo hace la complejidad de la estimación, por cortesía del problema de la dimensión. Incluso con métodos no paramétricos complicados para la estimación, el efecto es inevitable. Este fenómeno presenta dos retos importantes a la hora de utilizar la técnica. En primer lugar, la dificultad para interpretar los resultados en un entorno multivariante es un reto habitual al emplear el método.
A medida que aumenta el número de dimensiones, las estimaciones no muestran las características críticas. El segundo reto se refiere a la previsión, dado que el método no permite la extrapolación. Estos problemas presentan inconvenientes a la hora de realizar previsiones o analizar políticas cuyo objetivo principal es proporcionar una visión de lo que puede ocurrir con los datos no disponibles.
Ejemplo práctico de pruebas no paramétricas
Suponiendo que un investigador quiere determinar la preferencia de los clientes entre dos productos similares pero competidores, A y B. El investigador pedirá a los individuos de una población muestreada que declaren su preferencia entre los dos productos.
El “+” puede utilizarse para denotar una preferencia del producto A, mientras que el signo “–” El signo puede utilizarse para indicar una elección del producto B. El investigador puede entonces utilizar los datos cualitativos en su forma actual, junto con el método no paramétrico, para establecer estadísticamente si existe una diferencia de preferencia entre los productos A y B entre la población.
Del mismo modo, la prueba de signos puede aplicarse para comprobar las hipótesis sobre el valor de la mediana de una población. Algunas de las pruebas no paramétricas más comunes que pueden utilizarse son la de spearman’s rank-order correlation, Chi-Square, y Wilcoxon Rank Sum Test.
Un método no paramétrico es aclamado por su ventaja de trabajar bajo unos pocos supuestos. Sin embargo, el concepto se considera generalmente menos potente que el enfoque paramétrico. En relación con este hecho, los estadísticos recomiendan los métodos paramétricos en los casos en que ambos métodos son aplicables.
Recursos adicionales
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