Unterschied zwischen parametrischer und nicht parametrischer Statistik

Der Unterschied zwischen parametrischer und nicht-parametrischer Statistik beruht auf der Kenntnis oder Unkenntnis der Wahrscheinlichkeitsverteilung der zu untersuchenden Variablen.

Die parametrische Statistik verwendet Berechnungen und Verfahren unter der Annahme, dass Sie wissen, wie die zu untersuchende Zufallsvariable verteilt ist. Im Gegensatz dazu verwendet die nichtparametrische Statistik Methoden, um herauszufinden, wie ein Phänomen verteilt ist, und verwendet später parametrische Statistiktechniken.

Die Definitionen beider Konzepte sind im Folgenden dargestellt:

• Parametrische Statistiken: Es bezieht sich auf einen Teil der statistischen Inferenz, der Statistiken und Auflösungskriterien basierend auf bekannten Verteilungen verwendet.
• Nichtparametrische Statistiken: Es ist ein Zweig der statistischen Inferenz, dessen Berechnungen und Verfahren auf unbekannten Verteilungen basieren.

Parametrische und nichtparametrische Statistiken ergänzen sich

Sie verwenden unterschiedliche Methoden, weil ihre Ziele unterschiedlich sind. Sie sind jedoch zwei sich ergänzende Zweige. Wir wissen nicht immer mit Sicherheit – tatsächlich wissen wir es selten – wie eine Zufallsvariable verteilt ist. Daher ist es notwendig, Techniken zu verwenden, um herauszufinden, welcher Verteilungsart sie am ähnlichsten ist.

Sobald wir herausgefunden haben, wie es verteilt ist, können wir spezifische Berechnungen und Techniken für diese Art der Verteilung durchführen. Da beispielsweise der Mittelwert in einer Poisson-Verteilung nicht wie in einer Normalen berechnet wird.

Trotzdem ist es wichtig zu beachten, dass parametrische Statistik viel bekannter und beliebter ist. Anstatt nichtparametrische Statistiken zu verwenden, wird oft direkt angenommen, dass eine Variable auf eine Weise verteilt ist. Das heißt, es geht von einer Ausgangshypothese aus, von der angenommen wird, dass sie die richtige ist. Wenn Sie jedoch eine Aufgabe rigoros ausführen möchten, müssen Sie nicht parametrische Statistiken verwenden, wenn Sie sich nicht sicher sind.

Andernfalls werden die Ergebnisse, so gut die Techniken der parametrischen Statistik auch angewendet werden mögen, ungenau.