非参数统计与参数统计的区别与联系

参数统计和非参数统计是统计学中两种不同的分析方法。

参数统计是一种基于总体参数的统计方法，其中总体参数是一个未知的值，需要通过样本数据来进行估计。参数统计通常假设数据服从某种特定的概率分布，比如正态分布或二项分布，然后使用样本数据来推断总体参数的值。参数统计方法包括t检验、方差分析和回归分析等。

非参数统计是一种不基于总体参数的统计方法，其中总体分布的形态未知，或者假设与某个特定的分布无关。非参数统计通常使用排序、秩次或分组等技术来对数据进行分析，而不是假设数据服从某个特定的概率分布。非参数统计方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验等。

两种统计方法有一些区别和联系：

区别：

1. 参数统计假设总体分布的形态，而非参数统计则不假设总体分布的形态。
2. 参数统计通常使用样本均值和方差等总体参数来进行推断，而非参数统计使用样本中位数、分位数和秩次等非参数量来进行推断。
3. 参数统计方法需要数据满足一些假设，比如正态性、独立性和同方差性等，而非参数统计方法不需要这些假设。

联系：

1. 两种方法都是用来推断总体参数的。
2. 两种方法都需要样本数据。
3. 两种方法都可以用来比较两个或多个样本之间的差异。