Reseña

Los métodos paramétricos, como su nombre indica, dependen de un número limitado de parámetros que describen la población de datos. Esto simplifica el análisis, ya que estos métodos pueden ser más rápidos y requieren menos datos para estimar los parámetros. Por ejemplo, en modelos de regresión lineal, se asume que la relación entre las variables es lineal y que los errores siguen una distribución normal. Esta simplificación permite realizar inferencias más fácilmente y es recomendable cuando se cumplen los supuestos subyacentes. Por otro lado, los métodos no paramétricos son más flexibles, ya que no asumen ninguna forma específica de la distribución de los datos. Por lo que se adaptan mejor a una variedad de situaciones, especialmente cuando se trabaja con datos no estructurados o en contextos donde los supuestos paramétricos no son válidos. Sin embargo, esta flexibilidad puede venir a costa de una mayor complejidad computacional y la necesidad de un mayor volumen de datos para obtener resultados fiables.