Descripción: Los métodos no paramétricos son técnicas estadísticas que no asumen una distribución específica para los datos, lo que los hace especialmente útiles en situaciones donde las suposiciones de normalidad no se cumplen. A diferencia de los métodos paramétricos, que requieren que los datos sigan una distribución conocida (como la normal), los métodos no paramétricos son más flexibles y pueden aplicarse a una variedad de tipos de datos. Estas técnicas son particularmente valiosas en el análisis de datos en los que se dispone de muestras pequeñas o en los que los datos contienen outliers o distribuciones sesgadas. Los métodos no paramétricos incluyen pruebas como la prueba de Wilcoxon, la prueba de Kruskal-Wallis y la prueba de Friedman, entre otros. Además, son ampliamente utilizados en el análisis de datos y la estadística, donde se aplican en algoritmos de clasificación y regresión que no dependen de suposiciones sobre la forma de la distribución de los datos. Asimismo, los métodos no paramétricos pueden ser implementados en diversas bibliotecas y entornos de programación para mejorar la robustez de los modelos, permitiendo una mejor generalización y rendimiento en conjuntos de datos complejos.
