Чим відрізняється вільна від розповсюдження статистика / методи та непараметрична статистика?

З Вікіпедії

Перше значення непараметричних охоплює методи, які не покладаються на дані, що належать до якогось конкретного розподілу. До них належать, серед іншого,:

• методи вільного розподілу, які не покладаються на припущення, що дані черпають із заданого розподілу ймовірностей. Як такий, це протилежність параметричної статистики. Він включає непараметричні статистичні моделі, умовиводи та статистичні тести.
• непараметрична статистика (у значенні статистика над даними, яка визначається як функція на вибірці, що не залежить від параметра), інтерпретація якої не залежить від сукупності, що відповідає будь-яким параметризованим розподілам. Статистика на основі рангів спостережень є одним із прикладів такої статистики, і вони відіграють центральну роль у багатьох непараметричних підходах.

Я не бачу різниці між двома випадками: методами без розподілу та непараметричною статистикою. Чи обидва вони не припускають даних, які надходять із деякого розповсюдження? Чим вони відрізняються?

Дякую та з повагою!

Показовий приклад різниці - порівняння зразків з двох популяцій.

З першим визначенням ви все ще можете порівнювати засоби двох сукупностей, якось використовуючи зразки, щоб зробити висновки (наприклад, порівнявши вибіркові засоби). Засоби сукупності - це параметри, але ви не припускаєте щодо розподілу (наприклад, ви не вважаєте, що кількість населення розподіляється нормально). Отже, це статистика "безкоштовного розподілу". Мені, я не думаю, що це слід називати частиною непараметричної статистики - через очевидне логічне протиріччя.

Під другим визначенням ви взагалі не враховуєте середній показник чи будь-який інший параметр. Натомість ви використовуєте такі методи, як порівняння рейтингів. Це справжня непараметрична статистика.