La statistica parametrica è la parte della statistica inferenziale che studia una popolazione supponendo di conoscere la legge di probabilità X che la governa a meno di alcuni parametri, ovvero supponendo che X appartenga a una famiglia parametrizzata di leggi.
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è una parte della statistica in cui si assume che i modelli matematici non necessitano di ipotesi a priori sulle caratteristiche della popolazione (ovvero, di un parametro), o comunque le ipotesi sono meno restrittive di quelle usate nella statistica parametrica.
I test non parametrici sono quei test di verifica d'ipotesi usati nell'ambito della statistica non parametrica, l'ambito in cui le statistiche sono o distribution-free oppure sono basate su distribuzioni i cui parametri non sono specificati.
Quindi in generale i test non parametrici dovrebbero essere preferiti quando i dati non si distribuiscono secondo una normale, o comunque non si è in grado di dimostrarlo, ad esempio per numerosità ridotta.
Si definisce test parametrico un test statistico che si può applicare in presenza di una distribuzione libera dei dati, o comunque nell'ambito della statistica parametrica.
La modellazione parametrica è un tipo di modellazione tridimensionale che si differenzia dalla modellazione solida classica perché si basa sulla messa in relazione di varie componenti/parti del modello tra di loro o con numeri o caratteristiche che vengono appunto definiti parametri.