非参数统计与参数统计：
非参数统计对总体假设较少，容易计算结果，稳定性高，而且具有广泛适应性。
1、非参数统计比参数统计来说，不需要太多的假设，在不知道总体分布情况下可采用非参，而知道总体分布情况下则采用参数统计。
2、非参数计算比较简单，在数据少的情况下可节省时间。
3、非参不需要具备太多统计理论知识。
参数与非参统计检验都是用来对总体和样本参数进行估计的。
非参检验：
单样本位置参数检验
1、广义符号检验（与符号有关）
2、wilcoxon符号秩检验（与符号大小有关）
3、正态记分检验
4、cox-stuart检验（配对、二项分布）
5、随机游程检验（游程个数、m和n较大近似正态）
两样本检验
1、Brown-mood检验（与符号相关，超几何分布）
2、wilcoxon（Mann-whiteney）秩和检验（符号大小相关）
3、正态记分检验
4、成对数据的检验（同一对象前后对比）
5、kappa检验（两对象行动一致的不同比对、列联表）
多样本模型
1、kruskal-wails秩和检验（位置参数独立、大样本下卡方检验）
2、正态记分检验
3、jonckheere-terpstra检验
4、完全区组设计friedman秩和检验（卡方检验）
5、kendall协同系数检验
6、完全区组设计二元响应cochran检验
7、完全区组设计page检验（大样本下近似正态）
8、不完全区组设计Durbin检验
尺度检验
1、两独立样本siegal-turkey方差检验
2、两样本尺度参数的mood检验（z检验）
3、两样本与多样本尺度参数的ansari-bradley检验
4、两样本及多样本尺度残叔的flinger-killeen检验
5、两样本尺度的平方秩检验（z检验）
6、多样本尺度的平方秩检验（卡方检验）
相关和回归
1、spearman秩相关检验
2、kendall τ检验
3、theil非参回归和几种稳健回归
分布检验和拟合优度卡方检验
1、kolmogorov-smirnov单样本
2、kolmogorov-smirnov两样本
3、pearson 卡方拟合优度检验
列联表
1、二位列联表齐性和独立性卡方检验（chisq.test(x)）
2、低维列联表分fisher精确检验（fisher.test(x)超几何分布）
23、对数线性模型与高维列联表独立性检验（三维）
