非参数统计分布
当构建一个初步的统计模型，您可能不知道它来自于哪个参数分布系列. 非参数分布对于基本模型没有很多假设，所以可以用以很广泛的情况. 非参数分布基于熟悉的方法，例如，直方图和内核密度估计. 由此得出的分布与其它分布一样，您可以产生随机变数，计算矩和量，或计算完整的分布函数. 本质上，不同的非参数分布提供不同层次和方法的平滑.
经验分布
EmpiricalDistribution — 从所有数据中构建的分布
直方图分布
HistogramDistribution — 根据数据分箱构建的分布
平滑核分布
SmoothKernelDistribution — 具有内插分布函数的分布
KernelMixtureDistribution — 具有混合分布函数的分布
SmoothHistogram ▪ MixtureDistribution
来自于删失数据的分布
SurvivalDistribution — 来自删失数据的经验分布
SurvivalModelFit — 具有置信区间的生存分布
CoxModelFit — 具有独立变量的生存分布
非参数分布对象
DataDistribution — 由非参数分布生成的分布对象
InterpolationPoints ▪ MaxMixtureKernels ▪ MaxExtraBandwidths
机器学习分布 »
LearnedDistribution — 任何数据（数值、图像、......）的分布
LearnDistribution ▪ PredictorFunction ▪ ClassifierFunction ▪ ...