Різниця між параметричною та непараметричною статистикою

Різниця між параметричною та непараметричною статистикою базується на знанні або незнанні розподілу ймовірностей змінної, що вивчається.

Параметрична статистика використовує обчислення та процедури, припускаючи, що ви знаєте, як розподіляється випадкова величина, яку слід вивчити. Навпаки, непараметрична статистика використовує методи, щоб з’ясувати, як розподіляється явище, а згодом - і методи параметричної статистики.

Визначення обох понять наведені нижче:

• Параметрична статистика: Посилається на частину статистичного висновку, яка використовує статистику та критерії роздільної здатності на основі відомих розподілів.
• Непараметрична статистика: Це галузь статистичного висновку, розрахунки та процедури якої базуються на невідомих розподілах.

Параметрична та непараметрична статистика доповнює

Вони використовують різні методи, оскільки їх цілі різні. Однак це дві взаємодоповнюючі гілки. Ми не завжди точно знаємо - насправді ми рідко знаємо - як розподіляється випадкова величина. Таким чином, необхідно використовувати прийоми, щоб з’ясувати, на який тип розподілу він найбільше нагадує.

Після того, як ми з’ясуємо, як він розподіляється, ми можемо виконати конкретні розрахунки та методи для цього типу розподілу. Оскільки, наприклад, середнє значення в розподілі Пуассона обчислюється не так, як у звичайному.

Незважаючи на це, важливо зазначити, що параметрична статистика є набагато більш відомою та популярною. Багато разів замість використання непараметричної статистики прямо передбачається, що змінна розподіляється одним способом. Тобто він починається з вихідної гіпотези, яка вважається правильною. Однак, коли ви хочете ретельно виконувати роботу, якщо ви не впевнені, ви повинні використовувати непараметричну статистику.

Інакше, якими б добре не застосовувались методи параметричної статистики, результати будуть неточними.