В чем заключаются преимущества и недостатки параметрической статистики по сравнению с непараметрической?

Некоторые преимущества параметрической статистики по сравнению с непараметрической:

• Более точные результаты. 3 Параметрические методы могут обеспечить более точные результаты, особенно в случаях, когда данные соответствуют определённым параметрическим моделям. 3
• Простота и эффективность. 4 Параметрические методы часто проще в реализации и интерпретации, чем непараметрические. 4
• Экономичность. 4 Параметрические методы требуют меньшего объёма данных для получения достоверных выводов. 4
• Широкое распространение. 4 Параметрические методы имеют обширную теоретическую базу и широко применяются в различных исследованиях. 4

Некоторые недостатки параметрической статистики:

• Ограничения в применении. 4 Если данные не соответствуют предположениям параметрических методов (например, нормальность распределения), результаты могут быть некорректными. 4
• Чувствительность к выбросам. 4 Ненормальные выбросы могут существенно искажать результаты анализа. 4
• Ограниченная гибкость. 1 Параметрические методы ограничены конкретным распределением вероятностей, на котором они основаны. 1
• Не подходит для улавливания сложных взаимосвязей. 1 Параметрические методы плохо подходят для улавливания сложных нелинейных взаимосвязей между переменными. 1

Некоторые преимущества непараметрической статистики:

• Устойчивость к выбросам. 1 На непараметрические методы не влияют выбросы в данных, что делает их более надёжными в ситуациях, когда данные зашумлены. 1
• Широкое применение. 1 Непараметрические методы могут использоваться с различными типами данных, включая порядковые, номинальные и непрерывные данные. 1
• Простота реализации. 1 Непараметрические методы часто просты в вычислительном отношении и их легко реализовать, что делает их подходящими для широкого круга пользователей. 1

Некоторые недостатки непараметрической статистики:

• Менее мощные. 1 Когда выполняются предположения параметрических методов, непараметрические тесты, как правило, менее эффективны, что означает, что они с меньшей вероятностью обнаружат реальный эффект, когда он существует. 1
• Может потребоваться больший размер выборки. 1 Для непараметрических тестов может потребоваться больший размер выборки, чем для параметрических тестов, для достижения того же уровня мощности. 1
• Меньше информации о генеральной совокупности. 1 Непараметрические методы предоставляют меньше информации о параметрах генеральной совокупности, чем параметрические методы. 1