數理統計學的一箇重要分支
非參數統計是數理統計學的一箇重要分支，主要研究非參數問題，即那些分佈形式未知或雖然已知但不能用有限個參數完全刻畫的統計問題。
與參數統計方法不同，非參數統計方法不依賴於總體的具體分佈形式，因此也被稱爲“自由分佈”方法。這類方法構造的統計量通常與總體分佈無關，這使得非參數統計方法在面對不確定或複雜分佈的統計問題時表現出較好的穩健性。然而，由於非參數方法通常在大樣本理論基礎上發展而來，它們在處理小樣本數據時可能效率較低。非參數統計技術包括擬合優度檢驗、次序統計量、U統計量、秩統計量與秩方法、置換檢驗、非參數迴歸與判別等。這些技術在實踐中廣泛應用於各種領域，特別是在需要處理不符合經典假設（如正態分佈）的數據時。