В чем заключаются ключевые различия между непараметрическими и робастными методами в статистике?

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. moluch.ru Они не требуют априорных знаний об изучаемом эмпирическом распределении, но накладывают на него лишь некоторые общие ограничения. web.snauka.ru
2. Робастные методы работают с исходными непреобразованными данными и устойчивы к отклонениям от нормальности. kpfu.ru 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. gnedenko.net

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