机器学习工程师-机器学习基础-概率与统计_非参数统计.docx

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非参数统计概述

1非参数统计的定义与特点

非参数统计方法是一种统计分析技术，它不依赖于数据遵循特定的分布类型。与参数统计方法相比，非参数统计方法更加灵活，适用于数据分布未知或数据为等级、分类的情况。非参数统计方法的主要特点包括：

分布自由：非参数统计方法不需要假设数据遵循正态分布或其他特定分布，这使得它们在处理非正态分布数据时更为有效。

数据类型广泛：非参数统计方法可以处理等级数据、分类数据以及连续数据，适用范围更广。

简化假设：由于非参数统计方法不依赖于数据的分布假设，因此在进行假设检验时，可以避免复杂的参数估计过程。

稳健性：非参数统计方法对异常值