text: 母數統計不是固定的，如果收集到新的相關資訊，則該引數集可能會增加甚至減少。大多數著名的統計方法都是引數化的。 關於非引數模型， 戴維·考克斯爵士說：“這些模型通常較少涉及結構和分佈形式的假設，但通常都包含有關獨立性的強有力假設”。示例.正態分佈族都具有相同的一般形態，並可以透過均值和標準差進行"引數化" 。這意味著，如果均值和標準差已知，並且分佈是正態的，則任何將來觀察到的給定範圍內的機率都是已知的。假設有一個存在99個測試分數的樣本，平均值為100，標準差為1。如果假設所有99個測試分數都是從正態分佈中隨機觀察到的，那麼我們預測第100個測試分數有1％的機率將高於102.33。給定99個來自相同正態分佈的獨立觀測值，可使用引數統計方法計算上述標準偏差值。對同一事物的非引數估計是前99個分數中的最大值。不需要假設考試分數的分佈情況就可以推斷出，在我們進行考試之前，最高分數會出現在前100個分數中。因此，第100個分數有1％的可能性高於之前的99個分數。歷史.RA Fisher在1925年的《 "Statistical Methods for Research Workers" 》中提到了引數統計，這為現代統計奠定了基礎。
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