В чем разница между параметрическим и непараметрическим подходом к оценке дисперсий в выборке?

Разница между параметрическим и непараметрическим подходом к оценке дисперсий в выборке заключается в следующих особенностях:

1. Параметрический подход предполагает, что данные распределены в соответствии с известным математическим распределением, таким как нормальное. habr.com Для этого используются параметры, определяющие распределение данных, например среднее значение и стандартное отклонение. habr.com Параметрические критерии более точные, чем непараметрические. spravochnick.ru
2. Непараметрический подход не требует фиксированных параметров распределения. habr.com Он основывается на оперировании частотами или рангами. moodle.enu.kz Непараметрические критерии менее сложные и более универсальные: данные могут быть измерены в любой шкале, и возможно любое распределение признаков по частоте. spravochnick.ru

Таким образом, параметрический подход ориентирован на точные результаты, но требует соблюдения определённых условий, таких как нормальность распределения. habr.com Непараметрический подход не привязан к характеру распределения и прост в расчёте, но может быть менее мощным в зависимости от конкретной ситуации. spravochnick.ru moodle.enu.kz