¿Has oído hablar del método no paramétrico? Si eres un apasionado de la estadística y te gusta descubrir nuevas formas de análisis, seguramente este término te resultará familiar. En este artículo, exploraremos en detalle qué es el método no paramétrico y cómo se utiliza en diferentes campos de estudio. ¡Prepárate para sumergirte en el fascinante mundo de esta técnica estadística y descubrir cómo puede ayudarte a obtener resultados precisos y confiables en tus investigaciones!
Un enfoque matemático de la inferencia estadística que no tiene en cuenta los supuestos subyacentes sobre la forma de la distribución de probabilidad de la observación bajo estudio.
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¿Qué es un método no paramétrico?
Un método no paramétrico es un enfoque matemático de la inferencia estadística que no tiene en cuenta los supuestos subyacentes sobre la forma de la distribución de probabilidad de la observación bajo estudio. Estima cantidades estadísticas relevantes o proporciona un método general para probar y validar datos de covariables en menos condiciones que el método paramétrico.
La medición de incidentes de datos de covariables es un problema común en el análisis de datos estadísticos debido a covariables sustitutas incompletas, errores en las variables o el problema de los datos faltantes.
Resumen
- Un método no paramétrico es un método de inferencia matemática que no tiene en cuenta los supuestos subyacentes sobre la forma de la distribución de probabilidad de la población.
- El método no paramétrico ayuda a modelar métodos estadísticos apropiados como herramienta de modelado en series de tiempo financieras y econometría.
- Aunque el método no paramétrico funciona bajo algunos supuestos, se considera menos efectivo que el enfoque paramétrico.
Condiciones para el método no paramétrico
El método no paramétrico no requiere que la población bajo estudio cumpla con ciertos supuestos o parámetros específicos para caracterizar las observaciones, como es el caso de los métodos paramétricos. A modo de ejemplo, los métodos paramétricos tradicionales, como la prueba t y el ANOVA, solo proporcionan resultados válidos y confiables si la población estudiada cumple con ciertos supuestos.
Un método estadístico se considera no paramétrico si satisface el siguiente supuesto. En primer lugar, el método se utiliza con datos cuantitativos cuando no se hacen suposiciones sobre la población. En segundo lugar, la técnica utiliza datos cualitativos de manera más informal; Por lo tanto, el método no paramétrico es una herramienta de diagnóstico para la modelación donde los datos se prueban, verifican, estiman y validan.
Los diferentes tipos de datos utilizan métodos paramétricos o no paramétricos. Mientras que los datos paramétricos generalmente requieren datos de intervalo o de razón, el enfoque no paramétrico trata con datos nominales u ordinales. Los datos nominales representan variables cuyas categorías no tienen orden natural ni clasificación y cuyo orden no es esencial. Está estrechamente relacionado con los datos de ratios, que tienen todas las características de los datos de intervalo, como la tasa de crecimiento o un segmento de mercado.
Los datos de intervalo, por otro lado, son datos donde hay una clasificación y la diferencia entre los dos valores es significativa, por ejemplo el precio de mercado. La diferencia entre valores no es significativa para los datos ordinales, pero la clasificación es importante, por ejemplo, el nivel socioeconómico.
Enfoque no paramétrico para modelar series temporales financieras.
El método no paramétrico ayuda a modelar métodos estadísticos apropiados como un enfoque unificado para la inferencia estadística en series de tiempo financieras. Por ejemplo, está desempeñando un papel cada vez más importante en estimadores de líneas ortogonales, polinomios locales, suavizado de kernel y suavizado de splines.
El suavizado no paramétrico es la estimación de densidad comúnmente utilizada en el análisis de series de tiempo. La razón principal del concepto en la serie financiera es la falta de desafíos técnicos en la estimación.
Otra aplicación común de los métodos no paramétricos es la econometría financiera, donde se utiliza para estimar los rendimientos, los rendimientos de los bonos, la volatilidad, el rendimiento e indicar la densidad de precios de las acciones. Por ejemplo, este método se prefiere al examinar la fluctuación temporal de los precios de acciones y bonos.
Limitaciones del uso del método no paramétrico para la estimación
La técnica de estimación de densidad se ve afectada por la maldición del problema de la dimensión. Generalmente, estimar la función de densidad utilizando el método no paramétrico parece sencillo. Tomemos como ejemplo la estimación de densidad usando un histograma.
A medida que aumenta la dimensión de los datos, la complejidad de la estimación también aumenta debido al problema de la dimensión. Incluso con métodos de estimación no paramétricos complicados, el efecto es inevitable. Este fenómeno plantea dos desafíos importantes para el uso de esta tecnología. En primer lugar, la dificultad de interpretar los resultados en un entorno multivariado es un desafío común al aplicar el método.
A medida que aumenta el número de dimensiones, las estimaciones ya no muestran las características críticas. El segundo desafío tiene que ver con la previsión, ya que el método no permite la extrapolación. Estos problemas plantean desventajas a la hora de hacer pronósticos o analizar políticas cuyo principal objetivo es comprender lo que puede suceder a partir de datos no disponibles.
Ejemplo práctico de pruebas no paramétricas.
Supongamos que un investigador quiere determinar la preferencia del cliente entre dos productos A y B similares pero competidores. El investigador pedirá a los individuos de una población de muestra que indiquen su preferencia entre los dos productos.
El signo «+» se puede utilizar para indicar una preferencia por el producto A, mientras que el signo «-» se puede utilizar para indicar una elección por el producto B. Luego, el investigador puede utilizar los datos cualitativos en su forma actual junto con el método no paramétrico para determinar estadísticamente si existe una diferencia en la preferencia entre los productos A y B en la población.
Asimismo, la prueba de signos se puede utilizar para probar hipótesis sobre el valor de una mediana poblacional. Algunas pruebas no paramétricas comunes que se pueden utilizar incluyen la correlación de orden de rango de Spearman, chi-cuadrado y Prueba de suma de rangos de Wilcoxon.
Se elogia un método no paramétrico por su ventaja de trabajar con pocos supuestos. Sin embargo, generalmente se considera que el concepto es menos poderoso que el enfoque paramétrico. Dado este hecho, los estadísticos recomiendan métodos paramétricos en los casos en que ambos métodos sean aplicables.
Recursos adicionales
Gracias por leer la guía de Finanzas sobre el método no paramétrico. Para desarrollar y mejorar aún más sus conocimientos sobre análisis financiero, recomendamos encarecidamente los siguientes recursos adicionales:
