… – это статистические методы, которые позволяют получать надежные оценки параметров с учетом неизвестного закона распределения генеральной совокупности и наличия существенных отклонений в значениях данных

• Непараметрические методы
• Параметрические методы
• Методы робастного оценивания

Другие предметы Колледж Непараметрические методы современные методы сбор данных обработка данных анализ данных экономические данные социальные данные статистические методы колледж методы оценки робастное оценивание параметры данных исследование данных экономический анализ социальный анализ методы анализа Новый

В вашем вопросе речь идет о различных типах статистических методов, которые используются для анализа данных. Давайте разберем каждый из предложенных вариантов и определим, какой из них подходит для описания статистических методов, которые позволяют получать надежные оценки параметров с учетом неизвестного закона распределения генеральной совокупности и наличия существенных отклонений в значениях данных.

• Непараметрические методы – это методы, которые не делают предположений о форме распределения данных. Они применяются в случаях, когда невозможно определить закон распределения, и позволяют анализировать данные, даже если они содержат выбросы или отклонения. Это как раз то, что нам нужно для получения надежных оценок в условиях неопределенности.
• Параметрические методы – это методы, которые предполагают, что данные следуют определенному распределению (например, нормальному). Эти методы требуют знания параметров распределения, что может быть проблематично, если распределение неизвестно или данные содержат выбросы.
• Методы робастного оценивания – это подходы, которые также направлены на получение надежных оценок, но они могут быть как параметрическими, так и непараметрическими. Робастные методы стремятся минимизировать влияние выбросов и отклонений, но в отличие от чисто непараметрических методов, они могут использовать предположения о распределении.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос – это непараметрические методы, так как они специально разработаны для работы с данными, когда распределение неизвестно и могут присутствовать выбросы.