参数检验 VS. 非参数检验

大家好！我是菜鸟君。今天我们要讨论的是数据分析中参数估计和非参数估计的选择问题，以及参数检验和非参数检验的区别。

一、参数估计

参数估计是在已知总体分布的前提下，根据样本数据去估计总体的未知参数。这种方法对总体分布的了解和样本代表性提出了要求，否则会产生偏差。

二、非参数估计

非参数估计不对变量的分布或模型形式做规定，而是利用核密度函数等方法逐步逼近真实模型。当统计学中的典型分布无法拟合实际数据时，非参数估计变得尤为重要。

三、参数检验

参数检验在假定数据服从特定分布（通常为正态分布）的基础上，通过样本参数估计量对总体参数进行检验。常见的方法包括t检验、u检验和方差分析等。参数检验需要满足一些先决条件，如数据的独立性、正态性、方差齐性等。

四、非参数检验

非参数检验用于总体方差未知的情况，通过样本数据对总体分布形态等进行推断。主要的非参数检验方法包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验等。一旦数据不满足参数检验的条件，如t检验，就需要使用非参数检验，例如Wilcoxon秩和检验。

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