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

Некоторые преимущества параметрической статистики по сравнению с непараметрической:

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

Некоторые недостатки параметрической статистики:

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

Некоторые преимущества непараметрической статистики:

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

Некоторые недостатки непараметрической статистики:

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