¿Cuál es la diferencia entre estadística/métodos de distribución libre y estadística no paramétrica?

Question

De Wikipedia

El primer significado de la no-paramétrico cubre las técnicas que no se basan en los datos pertenecientes a una distribución particular. Estos incluyen, entre otros:

• la distribución gratuita de métodos, que no se basan en suposiciones de que los datos se han extraído de una determinada distribución de probabilidad. Como tal, es el opuesto de la estadística paramétrica. Incluye estadístico no paramétrico de los modelos, inferencias y pruebas estadísticas.
• las estadísticas no paramétricas (en el sentido de una estadística sobre los datos, que se define como una función sobre una muestra de que no depende de un parámetro), cuya interpretación no depende de la población colocación de parametrización de las distribuciones. Las estadísticas basadas en los rangos de las observaciones son un ejemplo de este tipo de estadísticas y estos juegan un papel central en muchos de los no-paramétrico de enfoques.

Yo no puede ver la diferencia entre los dos casos: la distribución gratuita de métodos, y las estadísticas no paramétricas. Hacer que ambos no se supone que los datos procedentes de algunos de distribución? ¿En qué se diferencian?

Gracias y saludos!

Answer 1

Un ejemplo ilustrativo de la diferencia - la comparación de las muestras de dos poblaciones.

Con la primera definición que puede que todavía la comparación de medias de dos poblaciones, de alguna manera, con las muestras a extraer inferencias (por ejemplo, mediante la comparación de la muestra de medios). La población de los medios de los parámetros, pero no hacer suposiciones acerca de la distribución (por ejemplo, de no asumir la población está normalmente distribuida). Así que esta es la "distribución libre" de las estadísticas. A mí, no creo que esto debería ser llamado parte de las estadísticas no paramétricas - a causa de la evidente contradicción lógica.

Con la segunda definición no se considera en absoluto una media de población o de cualquier otro parámetro. En lugar de utilizar métodos tales como comparaciones de clasificación. Esto es cierto estadísticas no paramétricas.