非传统统计学习方法 统计方法和非统计方法

统计学习方法可以分为传统统计方法和非传统统计方法两大类，它们在理论基础、应用场景和算法特点上各有侧重。

一、传统统计方法

传统统计方法主要基于概率论和数理统计理论，包括：

1. 参数统计方法：假设数据服从特定分布（如正态分布），通过样本参数估计总体特征，包括参数估计和假设检验。常见方法有t检验、方差分析、线性回归等。

2. 非参数统计方法：不假设总体分布形式，直接对数据分布进行检验。包括：

二、非传统统计方法（非统计方法）

非传统统计方法主要指机器学习领域的算法，不严格依赖传统统计假设：

1. 监督学习方法：

2. 无监督学习方法：

3. 强化学习方法：通过试错机制学习最优策略

4. 特殊技术：

三、应用场景对比

| 方法类型 | 典型应用场景 | 特点 |

||||

| 传统统计 | 假设检验、回归分析、质量控制 | 可解释性强，适合小样本 |

| 机器学习 | 图像识别、自然语言处理、量化金融 | 处理高维数据，预测精度高 |

| 非参数统计 | 分布未知数据、等级数据 | 稳健性强，适用性广 |

在金融领域，机器学习已应用于因子提取、缺失值填充、市场预测等方面，相比传统统计方法能处理更复杂的非线性关系。

四、发展趋势

1. 融合趋势：传统统计与机器学习界限模糊，如贝叶斯方法与学习的结合

2. 自动化：自动机器学习(AutoML)降低应用门槛

3. 可解释性：发展可解释AI技术，弥补机器学习"黑箱"缺陷

传统统计方法强调模型可解释性和统计推断，而非传统方法更关注预测准确率和复杂模式识别，二者在实践中常结合使用。