如何理解参数、非参数和半参数的概念？先回顾一下医学统计学参数检验和非参数检验的内容：
参数检验(parametric test)是假定随机样本来自某已知分布(如正态分布)的总体，推断两个或两个以上总体参数是否相同的方法。其主要特点有：1.对总体参数(如u或π)进行估计或检验是统计推断的主要目的。2.要求总体分布已知。如连续型资料符合正态分布，计数资料符合二项分布或poisson分布。3.统计量有明确的理论依据(如t分布，u分布)。4.有严格的使用条件。参数检验要求总体分布符合正态分布、总体方差齐和数据间相互独立。
t检验和方差分析都是参数检验。比如说t检验在应用前，要先经过正态性检验和方差齐性检验。
在实际工作中，有许多资料不符合参数检验要求，这是则需要应用一种对总体分布不作严格限制的即任意分布(distribution free)的统计方法。这类方法不考虑总体的参数和总体的分布类型，而是对样本所代表的的总体的分布或分布位置进行假设检验，由于这类方法不受总体参数的限制，故称为非参数检验，又称任意分布检验(distribution free test).
以下为参数模型和非参数模型的区别：
参数vs非参数
半参数模型：
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