Ключевые различия между непараметрическими и робастными методами в статистике заключаются в следующих положениях:

1. Непараметрические методы предполагают, что функциональный вид распределений, участвующих в задаче, неизвестен. 1 Они не требуют априорных знаний об изучаемом эмпирическом распределении, но накладывают на него лишь некоторые общие ограничения. 3
2. Робастные методы работают с исходными непреобразованными данными и устойчивы к отклонениям от нормальности. 2 Они нечувствительны к наличию умеренного засорения данных грубыми ошибками и ведут себя достаточно хорошо при идеальных условиях нормальности или какого-либо другого предположения о типе распределения данных. 4

Таким образом, непараметрические методы применяются, когда свойства распределения неизвестны, а робастные методы — когда важно учитывать устойчивость к отклонениям от модели. 24