الاختبارات اللامعلمية — الإحصاء

الاستدلال والتقدير واتخاذ القرار من البيانات

يعتمد اختبار t على افتراض: أن البيانات طبيعية تقريباً. عندما يفشل ذلك (عينات صغيرة، التواء واضح، ذيول ثقيلة، بيانات ترتيبية) تتدخّل الاختبارات اللامعلمية. إنها لا تفترض شيئاً تقريباً عن شكل التوزيع، وغالباً من خلال العمل بـ الرتب بدلاً من القيم الخام.

اثنان أساسيان. اختبار ويلكوكسون للرتب الموقّعة هو النظير اللامعلمي لاختبار t المزدوج (الأزواج المتطابقة). واختبار مان–ويتني U هو نظير اختبار t للعينتين (مجموعتان مستقلتان). كلاهما يسأل «هل تميل هذه إلى أن تكون أكبر؟» دون افتراض الطبيعية.

تخيل أن تحكم في سباق جري عندما تكون ساعة التوقيت مكسورة. لا يمكنك قراءة أوقات الانتهاء الدقيقة، ولكن لا يزال بإمكانك رؤية من عبر خط النهاية الأول، والثاني، والثالث. ترتيب الإنهاء هذا، أي الرتب، يكفي لإعلان الفائز، ولا يهتم بما إذا كانت الأوقات متباعدة بـ 10 ثوانٍ أو 10 دقائق. تعمل الاختبارات اللامعلمية بنفس الطريقة: فهي تستبدل القيم الخام بالرتب، بحيث لا يمكن لبعض القيم المتطرفة الجامحة أو التوزيع المنحرف أن يشوه الحكم.

أين يظهر هذا في تعلّم الآلةعند مقارنة دقّة النماذج، تكون الدرجات غالباً حفنة من الأرقام غير الطبيعية، وهي مثالية للاختبارات اللامعلمية. اختبارات التبديل على وجه الخصوص مفضّلة في ML لأنها لا تفترض شيئاً في جوهرها وتتكيّف مع أي إحصائية اختبار تهتم بها، بما في ذلك المقاييس المخصّصة الغريبة. إنها متينة بالضبط حيث يصبح اختبار t متوتّراً.