无分布统计/方法与非参数统计有什么区别？

来自维基百科

非参数的第一个含义包括不依赖于属于任何特定分布的数据的技术。其中包括：

• 无分布的方法，它不依赖于假设数据是从给定的概率分布中得出的。因此，这与参数统计相反。它包括非参数统计模型，推断和统计检验。
• 非参数统计（在数据统计意义上，其定义为不依赖参数的样本函数），其解释不依赖于符合任何参数分布的总体。基于观察等级的统计数据就是此类统计数据的一个示例，它们在许多非参数方法中起着核心作用。

我看不到这两种情况之间的区别：无分布方法和非参数统计。他们俩都不假定数据来自某种分布吗？它们有何不同？

感谢致敬！

差异的说明性示例-比较两个总体的样本。

在第一个定义下，您可能仍会比较两个总体的均值，以某种方式使用样本进行推断（例如，通过比较样本均值）。总体平均值是参数，但您不对分布进行任何假设（例如，您不假设总体呈正态分布）。因此，这是“无分发”统计。我，我不认为这应该称为非参数统计的一部分-因为存在明显的逻辑矛盾。

在第二个定义下，您根本不会考虑总体平均值或任何其他参数。而是使用诸如排名比较之类的方法。这是真正的非参数统计。