初期統計モデルを構築する際，どのパラメトリック族から来ているのか分からないこともあるだろう．ノンパラメトリック分布では内在するモデルについてあまり仮定をしないため，さまざまな状況において使用できる．ノンパラメトリック分布はヒストグラムやカーネル密度推定器等，よく使われる方法に基づいている．結果の分布は他の分布と全く同じように使え，確率変数を生成したり，モーメントや変位値を計算したり，完全な分布関数を計算したりできる．異なるノンパラメトリック分布は実質的に平滑化の異なるレベルとメソッドを提供する．

経験分布

EmpiricalDistribution — すべてのデータから構築された分布

DiscretePlot  ▪  Tally

ヒストグラム分布

HistogramDistribution — データのビンから構築された分布

Histogram  ▪  HistogramList

ノンパラメトリックカーネル密度推定

SmoothKernelDistribution — 補間された分布関数の分布

KernelMixtureDistribution — 混合分布関数の分布

SmoothHistogram  ▪  MixtureDistribution

打切りデータからの分布

SurvivalDistribution — 打切りデータからの経験分布

SurvivalModelFit — 信頼区間を持つ生存分布

CoxModelFit — 従属変数を持つ生存分布

ノンパラメトリック分布オブジェクト

DataDistribution — ノンパラメトリック分布で生成された分布オブジェクト

InterpolationPoints  ▪  MaxMixtureKernels  ▪  MaxExtraBandwidths

分布の機械学習 »

LearnedDistribution — あらゆる種類のデータ（数値，画像等）の分布

LearnDistribution  ▪  PredictorFunction  ▪  ClassifierFunction  ▪  ...