非参数统计方法

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在一个统计项中，常常假定母体分布函数形状已知，未知者仅仅是分布函数所包含的几个未知参数。

利用样本对这些未知参数进行的统计推断方法。称为参数统计推断方法。非参数统计方法是相对于参数统计方法而言的，在一个统计项中，若母体的分布不能仅用若干个参数来刻画，所可能知道的只是一些一般的性质(如连续型，离散型，具有某阶矩等)，这类统计项称为非参数统计项。为解决非参数统计项而设计的统计方法，称为非参数统计方法。

例如著名的威尔科克森的两样本秩和检验，拟合优度的柯尔莫哥洛夫检验，关于概率密度的核估计等都是非参数统计方法。非参数统计方法的优点是对母体的分布形式适应性强。

也正因为这样，在一些特定的分布形式下，与参数方法比较，其效率较低，但是许多已有的典型的非参数方法与最优的参数方法比较，即使在最有利于参数方法的情况下，效率上的损失是相当小的。