По-видимому, коэффициент корреляции Пирсона параметрический, а число Спирмена непараметрическое.
У меня проблемы с пониманием этого. Насколько я понимаю, Пирсон вычисляется как и вычисляется таким же образом, за исключением того, что мы подставляем все значения в их ранги.
Википедия говорит
Разница между параметрической моделью и непараметрической моделью заключается в том, что первая имеет фиксированное количество параметров, а вторая увеличивает количество параметров с количеством обучающих данных.
Но я не вижу никаких параметров, кроме самих образцов. Некоторые говорят, что параметрические тесты предполагают нормальное распределение и продолжают утверждать, что Пирсон принимает нормальные распределенные данные, но я не понимаю, почему Пирсон этого потребовал.
Итак, мой вопрос: что означают параметрические и непараметрические значения в контексте статистики? И как там Пирсон и Спирман?