जाहिर तौर पर पियर्सन का सहसंबंध गुणांक पैरामीट्रिक है और स्पीयरमैन का आरएच गैर पैरामीट्रिक है।
मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है। जैसा कि मैं समझता हूँ कि पियर्सन की गणना में की जाती है और स्पीयरमैन की गणना उसी तरह से की जाती है, सिवाय इसके कि हम उनके रैंक के साथ सभी मूल्यों को प्रतिस्थापित करते हैं।
विकिपीडिया कहता है
पैरामीट्रिक मॉडल और गैर-पैरामीट्रिक मॉडल के बीच का अंतर यह है कि पूर्व में मापदंडों की एक निश्चित संख्या होती है, जबकि बाद वाले प्रशिक्षण डेटा की मात्रा के साथ मापदंडों की संख्या को बढ़ाते हैं।
लेकिन मुझे नमूनों को छोड़कर कोई पैरामीटर नहीं दिखता है। कुछ का कहना है कि पैरामीट्रिक परीक्षण सामान्य वितरण को मान लेते हैं और कहते हैं कि पियर्सन सामान्य वितरित डेटा को ग्रहण करता है, लेकिन मैं यह देखने में विफल हूं कि पियर्सन को इसकी आवश्यकता क्यों होगी।
तो मेरा सवाल यह है कि आंकड़ों के संदर्भ में पैरामीट्रिक और गैर पैरामीट्रिक क्या हैं? और पियर्सन और स्पीयरमैन वहां कैसे फिट होते हैं?