Каковы основные различия между параметрическими и непараметрическими методами сравнения выборок?

Некоторые основные различия между параметрическими и непараметрическими методами сравнения выборок:

• Предположения о распределении данных. www.geeksforgeeks.org habr.com Параметрические методы предполагают, что данные распределены в соответствии с известным математическим распределением, таким как нормальное. habr.com Непараметрические методы не требуют знания параметров распределения, они основаны на знании о ранжировании данных. habr.com
• Количество параметров для построения модели. www.geeksforgeeks.org Параметрические методы используют фиксированное количество параметров, непараметрические — гибкое. www.geeksforgeeks.org
• Объём данных. www.geeksforgeeks.org Параметрические методы требуют меньше данных, непараметрические — гораздо большего объёма. www.geeksforgeeks.org
• Влияние выбросов на результат. www.geeksforgeeks.org При использовании параметрических методов на генерируемый результат могут легко повлиять выбросы, непараметрические методы не позволяют им серьёзно повлиять на выходные данные. www.geeksforgeeks.org
• Статистическая мощность. www.geeksforgeeks.org Параметрические методы обладают большей статистической мощью, непараметрические — меньшей. www.geeksforgeeks.org
• Скорость вычислений. www.geeksforgeeks.org Параметрические методы вычислительно быстрее, непараметрические — медленнее. www.geeksforgeeks.org

Выбор между параметрическими и непараметрическими методами зависит от конкретной ситуации и типа данных. habr.com