Nonparametric
無分佈統計/方法和非參數統計有什麼區別？
來自維基百科
非參數的第一個含義涵蓋了不依賴於屬於任何特定分佈的數據的技術。其中包括：
- 無分佈方法，它不依賴於數據來自給定概率分佈的假設。因此，它與參數統計相反。它包括非參數統計模型、推理和統計測試。
- 非參數統計（在數據統計的意義上，它被定義為不依賴於參數的樣本上的函數），其解釋不依賴於擬合任何參數化分佈的總體。基於觀察等級的統計是此類統計的一個示例，它們在許多非參數方法中起著核心作用。
我看不出這兩種情況之間的區別：無分佈方法和非參數統計。他們都沒有假設數據來自某個分佈嗎？它們有何不同？
謝謝並恭祝安康！
差異的說明性示例 - 比較來自兩個群體的樣本。
使用第一個定義，您可能仍會比較兩個總體的均值，以某種方式使用樣本得出推論（例如，通過比較樣本均值）。總體均值是參數，但您不對分佈做出任何假設（例如，您不假設總體是正態分佈的）。所以這是“免費分發”的統計數據。我，我認為這不應該被稱為非參數統計的一部分——因為明顯的邏輯矛盾。
在第二個定義下，您根本不考慮總體平均值或任何其他參數。相反，您使用諸如排名比較之類的方法。這是真正的非參數統計。