В чём преимущества использования непараметрической регрессии по сравнению с параметрической?

Некоторые преимущества использования непараметрической регрессии по сравнению с параметрической:

• Гибкость. fastercapital.com Непараметрические модели не полагаются на предположения о распределении данных, поэтому они более гибки, чем параметрические. fastercapital.com Это делает их полезными для сложных наборов данных, где основное распределение может быть не очень хорошо изучено. fastercapital.com
• Устойчивость к выбросам. fastercapital.com Непараметрические модели не делают сильных предположений о базовом распределении, поэтому они более устойчивы к выбросам, чем параметрические модели. fastercapital.com Это позволяет им быть более точными в ситуациях, когда в наборе данных существуют экстремальные значения. fastercapital.com
• Работа с данными «низкого качества». www.auditfin.com Непараметрические методы позволяют обрабатывать данные из выборок малого объёма с переменными, про распределение которых мало или вообще ничего не известно. www.auditfin.com
• Применение в ситуациях, когда связь между переменными сложная и нелинейная. fastercapital.com Непараметрические модели регрессии особенно полезны в таких случаях, так как они могут захватывать сложные отношения между переменными, которые могут быть пропущены традиционными параметрическими моделями. fastercapital.com

Выбор между непараметрическими и параметрическими моделями зависит от конкретных требований поставленной проблемы. fastercapital.com