Почему непараметрические модели считаются более гибкими в анализе данных?

Непараметрические модели считаются более гибкими в анализе данных, потому что структура модели не задаётся заранее, а определяется данными. 2

В отличие от параметрических моделей, которые используют фиксированное количество параметров, непараметрические модели позволяют количество и характер параметров быть гибкими. 12

Некоторые преимущества непараметрических моделей:

• Универсальность. 4 Непараметрические методы применимы к любой генеральной совокупности. 4
• Работа с данными, которые не имеют нормального распределения. 34
• Работа с выбросами. 13 При использовании непараметрических методов выбросы (экстремально большие или малые значения) не могут серьёзно повлиять на генерируемый результат. 1
• Простота. 2 Непараметрические методы часто просты в вычислительном отношении и их легко реализовать, что делает их подходящими для широкого круга пользователей. 1