参数统计与非参数统计：区别、联系及应用场景

参数统计和非参数统计是两种不同的统计方法。

参数统计是指在对总体分布形态和参数进行假设的前提下，通过样本对总体的参数进行估计和假设检验的一种方法。参数统计通常要求总体分布类型和参数具有一定的已知条件，例如正态分布、均值和方差已知等。

而非参数统计则是不对总体分布形态和参数进行假设的一种方法。它不依赖于总体参数的假设，而是通过对样本数据进行排序、计数和排名等简单的计算方法，从而进行统计推断。非参数统计通常适用于样本数据的总体分布类型和参数未知或难以确定的情况下。

区别：

1. 参数统计需要对总体的分布形态和参数进行假设，而非参数统计则不需要任何假设；

2. 参数统计通常需要对总体分布类型和参数具有一定的已知条件，而非参数统计则不需要这些条件；

3. 参数统计的统计量通常是基于总体参数的估计值，而非参数统计的统计量则是基于样本数据的排序、计数和排名等简单的计算方法。

联系：

1. 参数统计和非参数统计都是用于从样本数据中推断总体特征的方法；

2. 两种方法都可以进行假设检验和置信区间估计；

3. 两种方法都可以用于对样本数据的分布形态和变异程度进行描述。