分布のない統計/方法とノンパラメトリック統計の違いは何ですか？

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ノンパラメトリックの最初の意味は、特定の分布に属するデータに依存しない手法をカバーしています。これらには、特に次のものが含まれます。

• データが所定の確率分布から抽出されるという仮定に依存しない、分布のない方法。そのため、パラメトリック統計の反対です。ノンパラメトリック統計モデル、推論、統計検定が含まれます。
• ノンパラメトリック統計（パラメーターに依存しないサンプルの関数であると定義されるデータに対する統計の意味で）、その解釈はパラメーター化された分布に適合する母集団に依存しません。観測値のランクに基づく統計はそのような統計の一例であり、これらは多くのノンパラメトリックアプローチで中心的な役割を果たします。

分布のない方法とノンパラメトリック統計の2つのケースの違いはわかりません。彼らは両方とも、ある分布からのデータを想定していませんか？それらはどう違うのですか？

よろしくお願いします！

違いの例-2つの母集団からのサンプルの比較。

最初の定義では、何らかの方法でサンプルを使用して推論を引き出すために（たとえば、サンプルの平均を比較することによって）、2つの母集団の平均を比較することができます。母集団の平均はパラメータですが、分布についての仮定はありません（たとえば、母集団が正規分布であるとは仮定していません）。したがって、これは「配布なし」の統計です。私、これはノンパラメトリック統計の一部と呼ばれるべきではないと思います-明白な論理的矛盾のため。

2番目の定義では、母集団の平均やその他のパラメーターをまったく考慮していません。代わりに、ランキングの比較などの方法を使用します。これは真のノンパラメトリック統計です。